差分进化算法在约束优化问题中的应用与改进

"一种求解约束优化问题的差分进化算法，通过结合差分进化算法的原理和随机排序约束处理策略，提出了一种新的算法。该算法在处理种群进化时采取了随机保留次优解的策略，从而提升了种群多样性和优化效率。对比测试显示，新算法在收敛速度和解决方案精度上优于其他几种常见的约束优化算法，如动态惩罚函数的进化算法、人工免疫响应约束进化策略、可行性规则的差分进化算法和采用随机排序的进化策略。关键词聚焦于差分进化算法、约束优化和随机排序。" 差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体智能的优化工具，由Storn和Price于1995年提出。DE算法的核心特点是实数编码、差分变异操作以及一对一的竞争生存机制，它借鉴了遗传算法的优秀特性，但又避免了传统遗传算法的一些局限性，例如对编码的依赖和可能的早熟收敛。 在约束优化问题中，算法需要同时满足多个限制条件，这是许多实际问题的关键特征。传统的处理方式，如罚函数法，可能存在对罚参数敏感的问题。随机排序约束处理方法则是Runarsson等人提出的一种新颖策略，通过引入随机性来平衡目标函数和约束函数的权重，从而提高优化效果。 本文的贡献在于结合了差分进化算法和随机排序约束处理方法，提出了一种新的约束优化算法。算法通过随机保留次优解，提高了种群多样性，有助于探索更广阔的解决方案空间，避免陷入局部最优。实验结果显示，新算法在13个标准测试问题上的表现优于其他已知的约束优化算法，表现出更快的收敛速度和更高的求解精度。 这一研究对于理解和应用差分进化算法解决实际约束优化问题具有重要意义，为未来算法的改进和优化提供了新的方向。此外，它还强调了在处理约束条件时，如何巧妙地平衡目标函数和约束之间的关系，以及如何有效地保持种群多样性，这些对于进化计算领域的理论研究和技术应用都具有深远的影响。