基于約束保持法的矢量擬態(tài)物理學約束優(yōu)化算法研究.pdf

1、生產(chǎn)實踐中存在很多難以優(yōu)化的約束優(yōu)化問題，智能進化算法與傳統(tǒng)約束處理方法相結(jié)合成為解決這類問題的有效方法。擬態(tài)物理學優(yōu)化算法是一種最近提出的啟發(fā)式算法。矢量擬態(tài)物理學算法是在擬態(tài)物理學優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上引入了矢量模型，增強了種群多樣性，個體在引斥力規(guī)則作用下向目標函數(shù)最優(yōu)值所在的區(qū)域移動。矢量擬態(tài)物理學算法具有良好的全局搜索能力，并且不受約束條件函數(shù)本身特點的影響，算法原理簡單，適合與傳統(tǒng)約束處理方法結(jié)合處理約束優(yōu)化問題。
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2、采用矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法與約束保持法相結(jié)合來求解約束優(yōu)化問題。約束保持法是一種傳統(tǒng)約束處理方法，它要求所有個體在任何時刻都在可行域內(nèi)，這就要求個體在初始情況下均為可行解。首先分別采用隨機方法和矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法來產(chǎn)生可行個體，仿真實驗表明在產(chǎn)生初始可行解時矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法優(yōu)于隨機方法;然后針對越界個體引入收縮系數(shù)，使得越界個體在不改變其速度方向的前提下收縮回問題空間。利用違反約束量函數(shù)來判斷個體是否在可行域內(nèi)，分別采用斐波那

3、契法、黃金分割法、二分法等一維搜索方法將不可行個體拉回可行域，再利用矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法搜索目標問題的最優(yōu)解;仿真實驗表明這三種方法中，混合黃金分割法的矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法的搜索精度最優(yōu)，搜索性能最穩(wěn)定，混合二分法的矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法和混合斐波那契法的矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法次之。混合多維搜索約束保持法的矢量擬態(tài)物理學優(yōu)化算法求解約束優(yōu)化問題時，將不可行個體拉回可行域的過程轉(zhuǎn)化為求解以收縮矩陣η為變量的違反約束量函數(shù)的最優(yōu)值問題，