论文研究一种改进的多目标约束优化差分进化算法.pdf

提出一种新的多目标优化差分进化算法用于求解约束优化问题。该算法利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性。将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题。基于Pareto支配关系，将种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集，结合差分进化算法两种不同变异策略的特点，对Non-Pareto子集和Pareto子集分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1变异策略。数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果。