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Optimization of Additively Decomposed Function with Constraints

机译:用约束优化瘾地分解函数

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摘要

We propose a modified evolutionary computation method to solve the optimization problem of additively decom-posed function with constraints. It is based on factorized distribution instead of penalty function and any transformation toa linear model or others. The feasibility and convergence of the new algorithm are given. The numerical results show thatthe new algorithm gives a satisfactory performance.
机译:我们提出了一种修改的进化计算方法,解决了与约束的瘾地函数的优化问题。它基于分解分布而不是惩罚功能以及任何转换为​​线性模型或其他转换。给出了新算法的可行性和收敛性。数值结果表明,新算法具有令人满意的性能。

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