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求解约束优化问题的一种新的进化算法
引用本文:张利彪,周春光,刘小华,马铭,吕英华,马志强.求解约束优化问题的一种新的进化算法[J].吉林大学学报(理学版),2004,42(4):534-540.
作者姓名:张利彪  周春光  刘小华  马铭  吕英华  马志强
作者单位:1. 吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012
2. 吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;东北师范大学计算机科学系,长春,130024
基金项目:国家自然科学基金(批准号:60175024),教育部科学技术研究重点项目基金(批准号:02090),教育部符号计算与知识工程重点实验室项目基金.
摘    要:针对约束优化问题引入半可行域的概念,提出竞争选择的新规则,并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数;结合粒子群优化(PSO)算法本身的特点,设计了选择算子对半可行域进行操作,从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法.实验证明了算法的有效性。

关 键 词:约束优化问题  求解  实验证明  进化算法  PSO算法  选择算子  可行域  粒子群优化  适应度函数  惩罚函数
文章编号:1671-5489(2004)04-0534-07
修稿时间:2004年1月9日

A novel evolutionary algorithm for solving constrained optimization problems
Abstract:Aiming at the constrained optimization problems, we introduced the concept of semi-feasible region, proposed a novel rule of tournament selection, and improved the fitness function of evolutionary algorithm which is based on tournament selection and penalty function. Making use of characteristics of Particle Swarm Optimization (PSO), we designed a selection operator for the semi-feasible region and proposed a novel evolutionary algorithm for solving constrained optimization problems. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
Keywords:constrained optimization problems  particle swarm optimization  feasible region  tournament (selection)
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