论文研究 结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法.pdf

利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件, 提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数, 将原约束优化问题转换为界约束优化问题。 在进化过程中, 根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群, 分别采用不同的变异策略, 以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试, 实验结果表明, 该算法能有效地处理不同的约束优化问题。