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工程和科学领域中的优化问题常常具有大量的约束限制，称为约束优化问题。这类问题要求算法有能力在可行域中寻找问题的最优解。本文针对约束优化问题提出一种集成多策略的差分进化算法（Differential Evolution with Ensemble Multi-Strategies，EMSDE）。首先，提出一种用于约束优化的参数自适应策略，利用归一化罚函数作为权重引导参数自适应地生成。其次，结合ε约束和动态罚函数法设计一种新的约束处理技术。最后，采用CEC2017约束优化基准函数来测试EMSDE和7种经典的约束优化算法。实验结果表明，相比7种经典的算法，EMSDE算法具有很强的竞争力。