【摘 要】
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针对单一进化算法不能适合解决所有优化问题的情况，提出了一种混合多种进化算法解决约束工程优化问题的算法。该算法混合了差分进化、粒子群优化和共生生物搜索等三种算法，首先利用差分进化算法产生和选择最优种群，然后利用粒子群优化算法寻找每一个最优解并进行更新，最后利用共生生物搜索算法对所有种群进行共生互动更新，选择出最优种群以进行下一代的迭代。通过混合多种进化算法，采用改进的惩罚函数对多约束条件进行控制，使
【基金项目】
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国家科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目（2018AAA0101301）； 广东省普通高校特色创新项目（2018KTSCX314）；
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针对单一进化算法不能适合解决所有优化问题的情况，提出了一种混合多种进化算法解决约束工程优化问题的算法。该算法混合了差分进化、粒子群优化和共生生物搜索等三种算法，首先利用差分进化算法产生和选择最优种群，然后利用粒子群优化算法寻找每一个最优解并进行更新，最后利用共生生物搜索算法对所有种群进行共生互动更新，选择出最优种群以进行下一代的迭代。通过混合多种进化算法，采用改进的惩罚函数对多约束条件进行控制，使得该混合算法可以在不同的阶段利用各进化算法的优势进行寻找最优解，从而提高了求解精度。实验结果表明：与其它相关算法比较，该算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。
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