本文選題：進(jìn)化算法 + 約束處理技術(shù)　； 參考：《軟件學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：約束優(yōu)化進(jìn)化算法主要研究如何利用進(jìn)化計(jì)算方法求解約束優(yōu)化問(wèn)題,是進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)城的一個(gè)重要研究課題.約束優(yōu)化問(wèn)題求解存在約束區(qū)域離散、等式約束、非線性約束等挑戰(zhàn),其問(wèn)題的本質(zhì)是,如何處理可行解與不可行解的關(guān)系才能使得算法更高效.首先介紹了約束優(yōu)化問(wèn)題的定義;然后,系統(tǒng)地分析了目前存在的約束優(yōu)化方法;同時(shí),基于約束處理機(jī)制,將這些方法分為罰函數(shù)法、可行性法則、隨機(jī)排序法、?-約束處理法、多目標(biāo)優(yōu)化法、混合法等6類,并從約束處理方法的角度對(duì)約束優(yōu)化進(jìn)化算法的最新研究進(jìn)展進(jìn)行綜述;最后,指出約束優(yōu)化進(jìn)化算法需進(jìn)一步研究的方向與關(guān)鍵問(wèn)題.
[Abstract]:The evolutionary algorithm of constrained optimization is an important research topic of evolutionary computing, which mainly studies how to solve the constrained optimization problem by using evolutionary computing method. There are some challenges in solving constrained optimization problems, such as discretization of constraint region, equality constraints, nonlinear constraints, etc. The essence of the problem is how to deal with the relationship between feasible solutions and infeasible solutions in order to make the algorithm more efficient. Firstly, the definition of constraint optimization problem is introduced. Then, the existing constraint optimization methods are systematically analyzed. At the same time, these methods are divided into penalty function method and feasibility method based on constraint processing mechanism. There are six categories of stochastic sorting method, multi-objective optimization method, mixed method and so on, and the latest research progress of constrained optimization evolutionary algorithm is reviewed from the point of view of constraint processing method. The paper points out the direction and key problems of constrained optimization evolutionary algorithm for further study.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湖南省嵌入式與網(wǎng)絡(luò)計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61173107,61672215,91320103,61672217) 廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合重大科技專項(xiàng)(2012A090300003) 廣東省科技計(jì)劃(2013B090700003) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CX2016B067)~~
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2010532