管理搜索算法

资 源 简 介

管理搜索算法

详 情 说 明

约束处理是优化算法设计中需要特别考虑的问题，特别是在进化算法等搜索算法中。Carlos A. Coello Coello的论文《理论与数值用进化算法的约束处理技术：最先进的调查》对此做了详尽分析。

在Matlab 7.0环境中实现约束处理时，可以考虑以下几种更高效的方法替代简单约束处理：

罚函数法：通过构建目标函数与约束违反程度的加权组合，将约束问题转化为无约束问题。关键在于如何设计合理的罚函数权重。

可行性规则：对解向量进行排序时，优先考虑可行解，在可行解中比较目标函数值，在不可行解中比较约束违反程度。

修复法：将不可行解通过特定规则映射到可行区域边界，这种方法需要针对具体问题设计合适的修复策略。

协同进化法：将约束满足与目标优化作为两个独立的进化过程，通过种群间的交互来寻找最优解。

随机排序法：在进化算法选择阶段采用概率方法来处理约束条件，避免严格划分可行与不可行区域。

这些方法都能提高约束处理的效率，特别是在高维优化问题中。在实际应用中，可以根据具体问题的特征选择合适的约束处理策略。