精英协同进化算法：高效解决约束优化问题

本文介绍了一种创新的M-精英协同进化算法，针对约束优化问题的设计思路源于对人类社会团队组建和协作机制的模拟。在该算法中，种群被划分为两个部分：精英种群和普通种群。精英种群扮演着关键角色，它们不仅代表最优解决方案，还负责引导和驱动普通种群的演化。精英之间的协作操作和对普通种群成员的引导操作，是由一系列交叉或变异算子巧妙地结合实现的，这些操作促进了种群的多样性与适应性。 算法的核心在于将约束优化问题转化为无约束优化问题，通过静态罚函数法来处理限制条件，使得算法能够在满足约束的前提下寻求全局最优解。为了验证算法的有效性和性能，研究者选择了13个标准的约束优化测试函数进行实验评估。实验结果显示，M-精英协同进化算法在寻优精度、算法稳定性以及运行效率上表现出色，超越了组织进化算法，尤其是在处理复杂约束优化问题时，其优越性更为明显。 此外，文章的作者们还提到了该算法的研究背景，包括国家自然科学基金、国家863计划和博士点基金的支持，以及主要作者慕彩红的个人信息和联系信息。最后，关键词部分强调了算法的关键元素，如优化算法、约束优化、进化算法和协同进化算法，以及对应的中图分类号、文献标识码和文章编号等学术信息。 总结来说，这篇论文为解决约束优化问题提供了一个新颖且高效的解决方案，其在实际应用中具有广泛的潜力，特别是在需要考虑多个约束条件的优化场景中。