求解約束優(yōu)化問題的雙種群差分進化算法研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展、社會的進步,求解約束優(yōu)化問題的方法層出不窮,其中進化算法在復雜的搜索空間中表現(xiàn)出了強大的競爭力,已成為求解約束優(yōu)化問題的重點研究方向。其中差分進化算法相比其他進化算法來說,容易理解和實現(xiàn),參數(shù)少易于控制,尤其是在求解最小化連續(xù)空間的非線性不可微函數(shù)時,表現(xiàn)出了它的強健性、易用性和良好的全局尋優(yōu)能力。
　　本文首先介紹了約束優(yōu)化問題的研究背景和研究現(xiàn)狀,接著對差分進化算法和約束優(yōu)化問題做了說明,然后針對差分進化算法求

2、解約束優(yōu)化問題,開展了以下幾個方面的工作:
　　對差分進化算法的策略參數(shù)縮放因子和交叉率進行了改進。在進化過程中分別根據(jù)差分向量的大小情況和種群體適應度值分布情況動態(tài)調整縮放因子和交叉率。使用這樣自適應的策略參數(shù)能很好地協(xié)調算法的全局搜索和局部搜索能力。
　　大多數(shù)約束優(yōu)化問題的約束條件邊界周圍的不可行解的適應度值優(yōu)于可行域內的大多數(shù)可行解的適應度值。為了有效地利用這些不可行解,采用雙種群搜索機制,一方面使種群往全局最優(yōu)解進