摘要：工程和科学领域中的优化问题常常具有大量的约束限制,称为约束优化问题.这类问题要求算法有能力在可行域中寻找问题的最优解.本文针对约束优化问题提出一种集成多策略的差分进化算法(Differential Evolution with Ensemble Multi-Strategies,EMSDE).首先,提出一种用于约束优化的参数自适应策略,利用归一化罚函数作为权重引导参数自适应地生成.其次,结合约束和动态罚函数法设计一种新的约束处理技术.最后,采用CEC2017约束优化基准函数来测试EMSDE和7种经典的约束优化算法.实验结果表明,相比7种经典的算法,EMSDE算法具有很强的竞争力.

摘要：近年来,代理模型辅助的优化算法用于求解昂贵约束问题逐渐受到关注。这类算法中,选择个体进行真实昂贵约束和目标函数计算的策略将直接影响算法的求解结果。但目前的算法对模型更新操作不够严谨,为了解决在昂贵评价次数有限的情况下获得较好的可行解。该算法提出了利用可行规则法进行环境选择,并根据到目前为止是否找到可行解提出一种自适应的填充准则。该方法填充准则思路是:当样本库没有找到可行解时,利用可行性概率选择概率最大的个体进行真实评价。否则若至少找到一个可行解时,选择约束期望提高值最大的个体进行真实的昂贵目标函数和约束函数评价。该方法提高了高斯过程模型的准确度和进化种群的收敛能力。在实验对比上,10个测试函数和工字梁设计优化问题上的运行结果表明,该算法相比于已有针对昂贵约束优化问题的求解算法具有更好的寻优能力。

摘要：为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化,基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论,研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先,基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标,考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件,建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型;其次,以资源利用均衡度最高为目标,将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件,建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型;最后,通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明:设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标,比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%;字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.

摘要：火箭弹自力弹射过程中燃气被限制在低压室内,低压室压强使得出筒速度增加的同时也增大了发射装置受力。为完成自力弹射的多目标约束优化,首先建立了发动机-低压室耦合内弹道模型,开展实弹试验对模型进行了验证;其次采用Sobol′全局灵敏度分析法,以低压室压强峰值和弹体出筒速度为目标响应,求得各设计参数的灵敏度数据;最后以低压室压强峰值最小和弹体出筒速度最大为优化目标,基于灵敏度数据建立自力弹射多目标约束优化模型,采用NSGA-II算法进行求解。结果表明,发动机装药量对低压室压强峰值及出筒速度的影响最为显著,低压室初始长度对低压室压强峰值影响较大,低压室开孔数量对弹体出筒速度影响较大;在Pareto最优前沿上选取10个备选方案并采用逼近理想解排序法排序。相较于初始方案,排序得到的最终优化方案的低压室压强峰值降低13.41%,弹体出筒速度增加52.56%,自力弹射性能得到提升。

摘要：针对罚函数法在求解约束优化问题时罚系数不易选取的问题,提出一种基于动态罚函数的差分进化算法。利用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题。为平衡种群的目标函数和约束违反程度,结合ε约束法设计了一种动态罚系数策略,其中罚系数随着种群质量和进化代数的改变而改变。采用差分进化算法更新种群直到搜索到最优解。对IEEE CEC 2010和IEEE CEC 2017两组基准测试集进行仿真实验,结果表明提出的算法具有较强的寻优性能。

摘要：首先阐述了平面、球面、柱面、锥面、B样条曲面的表达方式和相应的点到曲面的距离函数;然后给出了解析曲面与自由曲面保持连续性所需满足的约束方程;带约束的拟合问题通过惩罚函数方法来求解.实例表明:该方法可以应用于工业零件的反求设计中.

摘要：提出了一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用正交实验设计方法安排多个父代个体的交叉操作,提出了一种新的多父体正交交叉算子,新的交叉算子能够有效利用多个父代个体所携带的信息产生新的具有代表性的子代个体.此外,利用单形交叉算子对父代种群进行并行搜索,以协调算法的勘探和开采能力.在约束处理技术上,新算法引入了一个衡量个体优、劣的新比较准则.通过13个标准的测试函数验证了算法的通用性和有效性.

摘要：轿车车身轻量化设计是一个多约束的复杂系统优化问题,且必须满足各项车身结构性能,其中碰撞安全性是先决条件。实际中普遍采用试验设计和响应面法相结合的手段开展轻量化研究。针对传统响应面法拟合约束函数易引起优化解落在非可行域内的缺陷,提出一种面向不等式约束函数的改进响应面法,使近似约束边界分布在可行域中,得到能够满足设计约束的优化解,数值算例验证了改进响应面法在处理约束优化问题中具有比传统响应面法更为明显的优势。将其应用到车身轻量化设计中,结果表明,基于本研究提出的改进响应面法的轻量化方案优于传统响应面法,整车耐撞性能得到提高的同时实现车身前部结构减重21.4%,为开展车身轻量化设计研究提供可借鉴的方法。

摘要：为了求解需要消耗大量计算资源的非线性约束的工程优化问题,提出一种基于多代理模型的自适应约束优化算法.首先给优化问题中的目标函数及每一个约束函数分配一个代理模型候选集,其次通过交叉检验确定每一函数相应候选集内代理模型,对研究问题拟合性能排序,并根据排序结果构造一系列原优化问题的近似模型,应用序列二次规划算法求解,当候选集内代理模型数目不一致时,优先选择具有最优性能的代理模型.候选集内代理模型是保留或删除则基于代理模型拟合性能评价结果确定,新样本通过求解构造的近似模型、非均匀变异算子和混合杂交算子BLX-0. 5三种方式协同获得.最后应用提出的算法求解4个典型的数学优化问题,结果表明基于自适应优化算法得到的近似优化解均较好地逼近于理论最优解;同时应用提出的算法对汽车轮毂轴承单元轴铆工艺中的铆头成形曲面进行优化设计,优化结果较好.

摘要：针对很多约束优化问题的最优解位于可行域的边界上或其附近的特点,提出了一种新的遗传算法.算法将种群中的可行解和不可行解分别存贮在两个容器中,新设计的交叉算子(内外交叉法)尽量让可行域内的可行解与可行域外的不可行解交叉,并顺着有利的方向一维搜索到可行域边界,此举既增大了个体接近全局最优解的几率,又增强了算法的收敛速度;粒子群变异法则吸取粒子群(PSO)算法的优点,让粒子沿粒子自身历史最优和全局最优的方向变异,而选择算子则采取了保留固定比例不可行解的方法.仿真结果证明了算法能够在种群规模小,迭代次数少的情况下迅速接近或找到全局最优解.