论文《约束进化优化的自适应折衷模型》的原代码

资 源 简 介

论文《约束进化优化的自适应折衷模型》的原代码

详 情 说 明

《约束进化优化的自适应折衷模型》这篇论文探讨了在复杂约束条件下如何通过改进进化算法实现更高效的优化。其核心思想是通过动态调整可行解与不可行解之间的平衡，引导搜索过程快速收敛到全局最优解附近。

该算法主要包含三个关键技术点：首先设计了一种自适应约束处理机制，根据不同阶段的搜索状态动态调整约束违反的容忍度；其次引入种群分布评估策略，通过分析当前解集的分散程度自动调节选择压力；最后结合精英保留策略，确保优秀个体能够持续影响后续进化方向。

这种自适应折衷模型特别适用于工程设计、资源调度等存在复杂约束条件的实际优化问题。相比传统方法，它能更智能地权衡目标函数优化与约束满足之间的关系，避免早熟收敛或过度探索不可行区域的问题。实验结果表明该模型在收敛速度和求解精度上均有显著提升。