[发明专利]一种基于可行均衡机制的约束优化进化算法

摘要

本发明公开一种基于可行均衡机制的约束优化进化算法，属于智能科学与技术领域。针对约束优化问题，该方法以种群可行性均衡机制为约束条件的处理技术、以智能进化算法为目标函数的寻优技术，在迭代过程中，利用交叉和变异算子对个体实施进化操作，根据当前种群的可行解比例将其分为可行种群、不可行种群和半可行种群，相应地分别按目标函数值、约束违反度和归一化均衡值选择进入下一代的个体，维持种群中可行解和不可行解的多样均衡，引导算法向搜索空间中的可行域内部及边界上的全局最优解逼近。本发明的方法不受约束问题线性性、可导性和连续性等性质的限制，优化效率高，适用性强，可有效处理传统约束优化算法难以解决的复杂问题。

主权项

1.一种求解约束优化问题的基于可行均衡机制的约束优化进化算法，其特征在于：所述算法是以种群可行性均衡机制为约束处理技术、以智能进化算法为目标函数寻优方法的约束优化进化算法，所述约束优化问题的形式如下：式中X=[x₁, x₂,…, x_n]为自变量向量，f(X)为目标函数，g_j(X)为不等式约束，h_j(X)为等式约束，u_i和l_i是自变量x_i的上、下界；该约束优化进化算法包括如下步骤：1) 初始化：确定种群规模N和算法参数的初始值，设迭代次数t为0，在搜索空间中随机生成初始种群P(t)={x_k|k=1,2,…,N}；2) 进化操作：利用交叉算子和变异算子对P(t)中的个体实施进化操作，得到M个个体构成过渡种群；3) 评价个体：计算P(t)与过渡种群构成的混合种群中所有N+M个体的目标函数值f(x_k)和约束违反度(x_k)；4) 生成下一代种群：依据可行均衡机制从混合种群中选择N个个体构成下一代种群P(t+1)；5) 终止判断：如果P(t+1)中最好个体的目标函数值达到期望值或者t超过设定的最大次数，则输出最优解并结束算法，否则t加1并返回步骤2)。