基于思维进化计算求解约束优化问题的新算法

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  摘 要 约束优化问题一直是科学与工程优化领域中的难点与热点问题之一。由于思维进化计算(MEC)具有严格的群体结构组织、完善的记忆机制、显著的首领效应等特点,因此很便于对约束条件进行描述与度量。文章尝试用MEC求解约束优化问题,借鉴可变容差策略,定义了个体可行测度、群体可行测度、近乎可行个体等概念,利用于群体的可行测度与其优胜者的可行测度,准确描述于群体到可行域的相对位置,并以此为指导信息引导搜索从非可行域不断向着可行域的方向进行,逐渐逼近问题的最优解。对非线性约束优化问题的仿真结果表明,用MEC求解约束优化问题是非常可行的。
  关键词 思维进化计算 趋同 异化 约束优化问题
  文章编号1002—8331—(2003)04—0066—03 文献标识码A 中图分类号TP18
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