一种求解约束函数优化问题的遗传算法

遗传算子和种群更新策略在遗传算法全局寻优过程中发挥着重要作用，通过多父体杂交算子使产生的后代更具多样性和采用最小代数代沟种群替换模型有效地均衡算法对问题解空间的探索和开发能力提高算法的性能，给出了一种求解约束函数优化问题的遗传算法。对两个典型约束函数优化问题进行了数值实验，实验结果表明了该算法的有效性和稳健性。     

一种遗传蚁群融合算法的函数优化求解问题

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,可直接对结构对象进行操作,但是如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法未必表现出原理本身的优越性。针对上述问题,提出一种新的遗传蚁群融合算法,利用蚁群算法的正反馈机制,来提高遗传算法运行的速度和效率,从而更好更快的解决函数优化求解问题。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

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.     

一个求解等式和不等式约束优化问题的信赖域算法

给出了一个求解一般约束优化问题的信赖域算法，此算法采用光滑的增广拉格朗日函数作效益函数，在适当的条件下，证明了算法的整体收敛性。     

一种求解约束优化问题的遗传算法

约束优化问题是工程领域中常见的数学模型,求解难度主要来自变量的约束和目标函数的复杂性.本文针对约束优化问题,提出了一种基于双向信息搜索的遗传算法.首先,通过启发式信息在种群中产生至少一个可行个体;其次,对于每一个杂交父代个体,基于概率分布选择一个可行解和一个目标函数值好的个体,杂交后代由这三个点的矢量和产生.最后,仿真实验及比较结果表明,提出的遗传算法是可行有效的.     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

分析了现有的约束优化进化算法的一些不足之处，提出了一种处理约束优化问题的新算法。新算法将多目标优化思想与全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来；在全局搜索过程中，作为一种小生态遗传算法，排挤操作利用Pareto优劣关系比较个体并接受具有相似性的父代个体和予代个体中的优胜者；在局部搜索过程中，首先对局部群体中的个体赋予Pareto强度，然后根据Pareto强度选择个体。通过一个复杂高维多峰测试函数验证了新算法的有效性。     

一种求解非线性约束优化问题的新方法

针对标准遗传算法的缺陷,提出一种基于实数编码技术的新型自适应混沌遗传算法,求解复杂非线性约束优化问题.算法根据实数编码的特点,依据概率分布函数构造杂交算子,结合混沌动力学特性和人工神经网络理论,设计了一种自适应混沌变异算子,使算法有效维持群体多样性,防止和克服进化中的“早熟”现象,同时采用不需要惩罚因子的直接比较惩罚函数方法,对约束条件加以处理.通过算例数值实验,验证了算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有明显改善.     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

一种新的求解约束优化问题的遗传算法

科学和工程领域中的许多问题最终可以归结为求解一个带有约束条件的函数优化问题,本文针对此类约束优化问题提出了一种新方法,它把约束优化问题转化为双目标优化问题,并利用遗传算法从多点出发寻找最优解的特性,设计新的交叉、变异和选择算子,使得算法迅速找到问题的最优解。数据实验结果表明该算法对约束优化问题的求解是有效的。     

约束优化距离函数算法的推广

距离函数算法是一种适用于求解凸规划的算法 ,本文对其作了推广 .用均值 -水平集代替原算法的中心点来分割可行域 ,使其能求解带非线性不等式约束的总体最优化问题 .首先证明了算法的收敛性 ;其次 ,在算法的具体实现中 ,对现有的均值 -水平集方法作了改进 ,当目标函数是多峰函数特别是具有多个总极值点时可以提高计算效率 ,并对迭代时投点的统计指标 (即接受点数量 )作了定量讨论 ,给出了投点密度条件 ;最后 ,用两个总体最优化算例验证了算法的有效性 .     

一种求解复杂约束优化问题的文化算法设计

分析和设计了一种基于进化规划的文化算法,并研究了该算法在解决复杂约束优化问题中的应用.该研究的主要新特征是采用进化规划来对群体空间建模,并根据相应的群体空间,对信仰空间在进化过程中如何提取、存储和更新各种知识源进行了详细的分析和设计,并将所得到的新知识用来指导群体的进化过程.为验证算法的有效性,使用了一个典型的基准测试函数进行了仿真实验,并与目前其他较好的约束优化处理算法进行了详细比较,仿真结果表明,该算法具有更好的优化性能以及更低的运算代价.     

求解约束优化问题的多成员人工蜂群算法

针对约束优化问题提出了一种多成员人工蜂群算法.新算法设计了一种多成员机制,增强了在可行域内的搜索能力.在进行选择操作时,允许拥有较优目标函数的不可行解战胜可行解,增强了种群的分散性;在处理等式约束时,引入一种约束放松程度从大到小变化的机制,充分利用了等式约束周围不可行解的信息.针对13个标准测试函数的仿真实验表明:当处理含有等式约束且可行域较小的问题g13和最优解位于可行域内部且可行域较大的问题g02时,与改进人工蜂群算法相比,新算法最优解的均值误差分别减小了76%和80%.     

一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法

给出一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法．在一定条件下，得到算法的整体收敛性．     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

一种求解约束优化问题的进化规划型文化算法

为了求解复杂约束优化问题,提出了一种新的进化算法——进化规划型文化算法。求解过程中,在基于自适应的文化算法中引入进化规划,有效利用进化过程中相关知识引导种群进化。针对约束优化问题,对这一算法的信念空间进行了设计,并利用基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行了仿真,仿真结果表明该算法具有较好的全局搜索能力,而且大大减少了计算量。     

一种求解非线性函数优化问题的混合遗传算法

结合单纯形法的混合遗传算法是将单纯形操作替代原来的交叉算子,并采用最优群体保留策略,算法可以很小的群体规模实现兼顾全局搜索和局部搜索的均衡搜索,大幅度提高搜索精度和效率,算法不需要梯度信息,不需进行编码操作,非常适合求解非线性函数优化问题。     

求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。