非线性约束优化问题的自适应差分进化算法

摘要：

提出了一种非线性约束优化问题改进的自适应差分进化算法.该算法对差分进化算法中固定的加权因子和交叉概率因子进行改进;定义了约束违反度函数,将约束优化问题转化为无约束双目标优化问题,在每次迭代中按照约束违反度的大小保留一部分性能较优不可行粒子,有效地维持了种群的多样性;为了扩大粒子的搜索范围引入变异算子.数值实验表明,新算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力.

关键词：全局最优、非线性约束优化、差分进化、混沌

所属期刊栏目：47

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60962006;商洛学院科研基金

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48