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综合馆
结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法
  • 摘要

    利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法.基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题.在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力.用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题.

  • 作者

    龙文  徐松金  LONG Wen  XU Song-jin 

  • 作者单位

    贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室,贵阳550004;贵州财经学院数学与统计学院,贵阳550004/铜仁学院数学与计算机科学系,贵州铜仁,554300

  • 刊期

    2012年5期 ISTIC PKU

  • 关键词

    约束优化问题  差分进化算法  增广Lagrange罚函数  变异策略 

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3.235.75.196