【摘要】：提出一種用多目標(biāo)技術(shù)求解約束優(yōu)化問(wèn)題的算法.該算法有3個(gè)特征:1)將約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為等價(jià)的動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,然后用動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)演化算法求解動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題;2)演化初始階段,拓寬約束邊界以使整個(gè)種群可行;演化過(guò)程中,約束邊界微弱的收縮以確保動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)演化算法中種群的大多數(shù)個(gè)體仍是可行的,這使動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)演化算法如同多目標(biāo)演化算法求解無(wú)約束問(wèn)題一樣有效;3)采用基于學(xué)習(xí)的機(jī)制自適應(yīng)調(diào)整演化算法的參數(shù),以提高算法效率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與4個(gè)當(dāng)前較為先進(jìn)的約束處理算法相比,本文算法效果更優(yōu).
[Abstract]:This paper presents an algorithm for solving constrained optimization problems with multi-objective techniques. The algorithm has three characteristics: 1) the constrained optimization problem is transformed into the equivalent dynamic constrained multi-objective optimization problem, and then the dynamic constrained multi-objective evolutionary algorithm is used to solve the dynamic constrained multi-objective optimization problem; 2) in the initial stage of evolution, the constraint boundary is broadened to make the whole population feasible; In the process of evolution, the constraint boundary shrinks weakly to ensure that most of the individuals in the population in the dynamic constrained multi-objective evolutionary algorithm are still feasible. This makes the dynamic constrained multi-objective evolutionary algorithm as effective as the multi-objective evolutionary algorithm in solving unconstrained problems. 3) the learning-based mechanism is used to adjust the parameters of the evolutionary algorithm adaptively to improve the efficiency of the algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more effective than the four advanced constraint processing algorithms.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;中國(guó)地質(zhì)大學(xué)機(jī)械與電子信息學(xué)院;河北地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61271140,61203306)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2435291