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工程约束优化的自适应罚函数混合离散差分进化算法

工程约束优化的自适应罚函数混合离散差分进化算法

Hybrid Discrete Differential Evolution with a Self-adaptive Penalty Function for Constrained Engineering Optimization

Hybrid Discrete Differential Evolution with a Self-adaptive Penalty Function for Constrained Engineering Optimization

doi:
10.3901/JME.2011.03.141
摘要:
将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题,开发求解该问题的离散差分进化算法.该算法采用基于混沌映射的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略.针对非线性约束条件,给出惩罚基数的计算方法和连续映射基函数的表达式,在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子.提出一种刻画种群多样性的新测度--种群二次平均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子.将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合,构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法.对3个离散约束优化实例进行验证,结果表明,混合算法具有良好的鲁棒性且优于离散粒子群算法.应用混合算法求解斜齿圆柱齿轮传动优化设计问题,结果优于遗传算法及其改进算法、离散粒子群算法,目标函数值较遗传算法及其改进算法分别下降41%和10%.
作者 车林仙 [1] 程志红 [2]
Author: CHE Linxian[1] CHENG Zhihong[2]
作者单位
  1. 中国矿业大学机电工程学院,徐州,221008;泸州职业技术学院机械工程系,泸州,646005
  2. 中国矿业大学机电工程学院,徐州,221008
期 刊: 机械工程学报 ISTIC EI SCI PKU CSSCI
Journal: JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
年,卷(期) 2011, 47(3)
分类号 TH122 TP18
关键词: 差分进化算法 知识脉络 离散约束优化 知识脉络 自适应罚函数 知识脉络 基因距离 知识脉络 混沌移民 知识脉络
机标分类号 TP3 O24
基金项目 四川省应用基础研究计划资助项目
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