【摘 要】
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对于约束优化问题，目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法，但此方法对罚参数有很强的依赖性．基于此，把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数，从而把约束优化问题转化为有两
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
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对于约束优化问题，目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法，但此方法对罚参数有很强的依赖性．基于此，把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数，从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题．借鉴多目标优化中的Pareto的概念，对种群中的个体规定等级，便于在优胜劣汰过程中确定选择概率．同时，在算法陷入局部最优时，采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力．对13个标准测试问题的测试结果表明，与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比，
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