基于遗传算法的数值优化约束问题的研究

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ｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｂｙｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎａｌｔｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｓｈａｔｔ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｅｘｉｓｔｉｎｇ
复杂多峰多态函数的优化约束问题具有可行性和有效性．
关键词：遗传算法；优化约束；惩罚函数；非线性；计算机仿真
ＳｔｕｄｙｏｆＮｕｍｅｒｉｃａｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＣｏｎｓｔｒａｉｎｔＰｒｏｂｌｅｍｓＢａｓｅｄｏｎＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｎｕｍｅｒｉｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｐｐｅａｒｉｎｔｈｅｌｒｇａｅ－ｓｃａｌｅ，ｍｕｌｔｉ－ｆｕｎｃｔｉｏｎｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ，ｏｎｇｌｏｂａｌｏｐｔｉ－ｍｉｚｔｉａｏｎｗｉｔｈｄｉｓｃｒｅｔｅｖａｒｉａｂｌｅｓｕｎｄｅｒｓｕｃｈｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ，Ｇｅｎｅｒａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｈｏｔｄ，ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｉｓｓｌｏｗｔｏｓｅｅｋｇｌｏｂａｌｅｘｔｒｅｍｕｍｏｆｌｏｗｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．Ｍａｄｅｗｉｔｈｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｎｍｅｕｒｉｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｐｒｏｂｌｅｍ
ＬＩＵＺｈｅｎｇ．Ｌｏｎｇ，ＹＡＮＧＹａｎ．Ｍｅｉ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒ，Ｎｏｒｔｈ－ＳｉＣｈｕａｎＭｅｄｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，ＮａｎＣｈｏｎｇ６３７００７，Ｃｈｉｎａ）（Ｍａｈｅｔｍａｔｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅ，ＷｅｓｔＣｈｉｎａＮｏｍａｒｌＵｎｖｉｓｅｒｓｉｔｙ，ＮａｎＣｈｏｎｇ，，Ｃｈｉｎａ）
２０１３年第２２卷第５期
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ－Ｓ・ａ．ｏｒｇ．ｃａ
计算机系统应用
基于遗传算法的数值优化约束问题的研究
刘正龙，杨艳梅２
（川北医学院基础医学院计算机与数学教研室，南充６３７００７）（西华师范大学数学与信息学院，南充６３７０００）
Baidu Nhomakorabea
摘
要：针对数值优化约束中出现的大规模、多峰多态函数，含离散变量等情况下的全局优化问题，采用常规的
优化方法，收敛速度较慢，求得全局极值的概率较低．提出用遗传算法的数值优化约束问题解决，通过数值仿真实验结果表明，该算法性能优于现有其它算法，它不仅可以处理线性等式约束，而且还可以处理非线性等式约束，同时提高了收敛速度和解的精度，是高效稳健的智能算法，具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度，对求解
ｏｈｅｔｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｔｎｏｔｏｎｌｙｃａｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｌｉｎｅｒａｅｑｕａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ａｎｄａｌｓｏＣｎａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｎｏｎｌｉｎｅｒａｅｑｕａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ｗｈｉｌｅｉｍｐｒｏｖｅｈａｓｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｒｅｃｏｎｃｉｌｉａｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｉｓｅｉｃｆｉｅｎｔｓｏｕｎｄｏｆｉｔｅｎｌｌｉｇｅｔｎｌｇａｏｒｉｔｈｍ，ｈａｓｉｓｈｉｇｈｏｆｇｌｏｂａｌｆｏｕｎｄｅｘｃｅｌｌｅｔｎａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｏｏｎｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄ，ｏｎｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｍｐｌｅｘｍｏｒｅｐｅａｋｍｏｒｅＳａｔｔｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｒａｔｎｔｉｓｐｒｏｂｌｅｍｈａｓｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｎｄａｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．