求解带弱约束条件的约束优化问题的文化算法研究

摘要

在社会、经济、国际合作、工业等众多领域之中,研究者面临着各种各样的约束优化问题,他们对于求解约束优化问题的方法的研究也越来越深入。然而,有一类在现实中广泛存在的约束优化问题还没有得到重视与研究——带弱约束条件的约束优化问题。在这类约束优化问题中,问题所求解的目标函数带有一类特殊的约束条件。这类约束条件不像通常研究的一样需要同时都被找到的解满足,但却必须在能使目标函数存在可行解的情况下有尽可能多的这类约束条件被解满足。这类约束条件被称之为弱约束条件。
　　这里用来求解带弱约束条件的约束优化问题方法采用的是文化算法框架,它是1994年Reynolds提出的,源于对文化传播发展现象的研究,是一种多层结构的算法框架,在处理约束优化问题时显示出颇高的效率和良好的求解性能。
　　本文的主要研究工作如下:
　　1)研究并分析了带弱约束条件的约束优化问题的特性,给出了带弱约束条件的约束优化问题的相关定义。通过分析后,发现求解决此类问题的关键在于快速找到能被约束优化问题目标函数的可行解满足的最大弱约束条件组合。
　　2)在文化算法框架的上层空间应用了能快速寻找到包含尽量多弱约束条件并能在这些弱约束条件制约下产生可行解的弱约束条件组合的剪枝法。在确定这些弱约束条件组合时,大量减少其他不符合要求的弱约束条件组合的干扰。并构建了几个带弱约束条件的约束优化测试问题,然后利用这些测试问题,对提出的算法进行了测试与分析。
　　最后,介绍了文化算法在处理带弱约束条件的约束优化问题时的发展前景和主要研究方向。

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第1章 绪论

1.1 进化算法及粒子群算法研究及现状

1.2 文化算法的发展

1.3 约束优化问题

1.4 本文的工作

1.5 本文的组织结构

第2章 文化算法与粒子群算法

2.1 文化算法的基本描述

2.2 粒子群算法的基本描述

第3章 带弱约束条件的约束优化问题

3.1 带弱约束条件的约束优化问题简介

3.2 带弱约束条件的约束优化问题的意义

3.3 弱约束条件的概念及其相关定义

第4章 求解弱约束条件的约束优化问题的文化算法

4.1 弱约束条件组合的确定

4.2 剪枝法

4.3 下层空间采用粒子群算法的文化算法

第5章 实验以及结论

5.1 测试问题的设定

5.2 实验环境

第6章 结论与展望

参考文献

致谢

附录A（攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果）