论文研究 分解协调的多Agent约束优化算法及应用.pdf

针对约束优化系统易陷局部优化的问题,提出了基于分解协调的多Agent约束优化算法(DCMACOA)。对可分系统,不同于传统的分解协调算法,DCMACOA选用各子系统间的关联变量为协调变量,借助于多Agent及生物免疫的进化思想,对各子系统优化及系统协调采用了多Agent免疫优化方法,优化搜索算子主要包括:邻域克隆选择、邻域竞争及邻域协作。工业流程和换热器面积优化仿真实例表明,相比传统的分解协调算法,DCMACOA能改善整体与局部的搜索性能,提高对可分系统的约束优化求解能力,具有较好的全局搜索性能。