混合进化算法求解约束优化问题：基于D.S.C.法的新策略

"这篇论文研究了一种基于D.S.C.法的混合进化算法，用于解决约束优化问题。D.S.C.法（Davies, Swann, Campey）是一种具有较强局部搜索功能的方法，而进化算法则借鉴了生物界的自然选择和遗传机制。论文提出的新算法结合了两者的优点，通过改进的D.S.C.法进行一维搜索，并采用了新的适应度函数和解的保留策略，旨在提高求解效率和准确性。实验结果表明，该算法在处理5个标准测试函数时表现出有效性。" 本文针对约束优化问题，这是一个在实际工程中有广泛应用且极具挑战性的领域。传统的遗传算法尽管广泛应用，但因其收敛速度慢、局部搜索能力弱以及计算量大等问题，需要进一步改进。D.S.C.法作为一种局部搜索算法，以其强大的局部搜索功能而受到关注。论文作者对D.S.C.法的停止准则进行了修改，以调整搜索方向和步长，使其能更有效地找到约束优化问题的可行域边界附近的解，从而加速整体算法的收敛速度。 为了进一步提升算法性能，论文提出了一个混合进化算法，即I.D.S.C.算法。这个算法融合了D.S.C.法的一维搜索能力和进化算法的全局搜索特性。其中，新的适应度函数设计使得算法能够自动识别并选择有潜力的解，无需根据特定情况进行选择。此外，为了防止优秀解的丢失，算法还实施了一个策略，即保留一定数量的可行解。这一策略有助于保持种群多样性，增强算法的全局搜索能力。 在验证算法有效性的部分，作者选取了5个标准的测试函数进行实验。实验结果证明了I.D.S.C.算法在解决约束优化问题上的优势，它能够找到更接近最优解的解，并且在收敛速度和搜索精度上都有所提升。这些实验结果为混合进化算法在约束优化问题中的应用提供了有力支持，同时也为后续的算法优化和改进提供了参考。 这篇论文贡献了一种新的、高效的求解约束优化问题的算法，结合了D.S.C.法的局部搜索优势和进化算法的全局搜索策略，为实际工程问题的优化提供了新的工具。