进化优化中的自适应随机排序约束处理方法

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5、日期：2016年3月25日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：韩国强委员：张平健、陈仲驹、罗荣华、陈虎摘要在科学研究和工程实践中存在一类优化问题，该类优化问题往往存在一个或多个优化目标。进化算法作为一种智能搜索方法可以同时搜索到多个解，很适合于求解这类优化问题。这类优化问题一般会存在空间、时间、物理、经济等方面的限制，限制条件增加了搜索的难度，这些问题可以归结为带约束条件的优化问题。用进化算法处理带约束的优化问题时，需要增加一些处理约束的机制，引导进化算法收敛到可行解区域。本文研究了一种在进化算法中处理这些约束条件的方法，在传统随机排序约束处理方法的基础上提出

6、一种自适应随机排序约束处理机制。随机排序约束处理方法通过一个概率控制对不可行区域的搜索，将不可行解空间的个体纳入到进化选择中。自适应随机排序约束处理方法通过综合考虑个体间的适应度值差异、进化时期、生成优秀个体的速度等因素，使用动态的随机概率代替原来随机排序算法中的固定概率，改进随机排序约束处理机制对不可行解的选中概率。在算法初期、出现较多进化替换、个体适应度值相差较小时设定较大随机概率，使算法在不可行解区域进行充分搜索，反之则设置较小的随机概率值，使算法更多的在可行解区域搜索。同时考虑在使用随机算法时最优的可行解可能被不可行解替代而引入精英文档，用精英文档保存算法搜索过程中的最优可行解。本文

7、讨论了在单目标和多目标优化问题中的自适应随机排序约束处理方法，主要内容为：1.研究了采用自适应随机排序的方法处理单目标优化问题中的约束条件，通过使用自适应随机排序处理机制选择组成下一代的个体，同时也引进精英文档，改进传统的进化策略(μ,λ)-ES算法。用测试函数测试改进后的算法的性能，实验结果表明，自适应随机排序约束处理机制能够有效的对单目标函数中的约束条件进行处理，使算法最终搜索到满足约束条件的最优解。2.