瓦利汗·马什瓦尼;阿拉姆·扎布;叶尼娅，奥祖尔;哈比卜·沙阿;纳赛尔·曼索尔·泰兰;穆罕默德·苏莱曼 数值优化问题的混合约束进化算法。 （英语） Zbl 1471.65054号 水龙头。数学杂志。斯达。 第3号第48页，931-950页（2019年）. 摘要：约束优化在许多实际应用中自然会出现，因此越来越受到研究人员的关注。进化算法并没有直接应用于约束优化问题。然而，在其框架中集成了不同的约束处理技术，以采用它来处理受约束的环境。本文提出了一种同时使用两个惩罚函数的混合约束进化算法（HCEA）。建议的HCEA有两个版本，即HCEA静态和HCEA自适应。基于最近为2006年IEEE进化计算会议（IEEE-CEC’06）特别会议设计的受限基准函数，对HCEA静态算法和HCEA自适应算法的性能进行了检查。与JADE的最新约束版本相比，所建议算法的实验结果非常有希望。在大多数情况下，这两种建议算法在每个基准函数上的收敛行为都是令人鼓舞和有希望的。 引用于2文件 MSC公司： 65克05 数值数学规划方法 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：约束函数;进化计算（EC）;进化算法（EA）和混合EA 软件：中国电子13;磷虾群 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.K.Mashwani}等人，哈塞特。数学杂志。Stat.48，No.3，931--950（2019；Zbl 1471.65054） 全文： 链接 参考文献： [1] Abraham，Ajith，Grosan，Crin和Ishibuchi，Hisao，混合进化算法，计算智能研究，Springer，2007年·Zbl 1124.68091号 [2] Abdel-Basset、Mohamed、Wang、Gai-Ge、Kumar Sangaiah、Arun和Rushdy、Ehab.、。，基于布谷鸟搜索的磷虾群算法求解工程优化问题，多媒体工具与应用，1-242017。 [3] Alam，Khug，Mashwani，Wali Khan和Asim，Muhammad，优化问题的基于混合传记的优化算法，Gomal大学研究杂志，33（1），134-1422017。 [4] Asim，Muhammad，Mashwani，Wali Khan和Jan，M.A.，用于全局优化问题的混合遗传萤火虫算法，信德大学研究期刊，49（4），899-9062017。 [5] Asim，Muhammad，Mashwani，Wali Khan，Jan，Muhammasd Asif和Iqbal，Javed，《基于派生的混合遗传算法：初步实验结果》，《旁遮普大学数学杂志》，第49卷（2），第89-99页，2017年。 [6] Asim、Muhammad、Mashwani、Wali Khan、Yeniay、Ozgur、Jan、Muhamma Asif、Hussian、Hazrat和Wang、Gai-Ge，《用于全局优化问题的混合遗传算法》，《Hacettepe数学与统计杂志》，47（3），539-5512018·Zbl 1409.90146号 [7] Blaha，Brian和Wunsch，Don，《优化装配程序的进化编程》，《2002年进化计算大会论文集》，CEC02190119032002。 [8] Bentouati，Bachir，Saliha，Chettih，El-Sehiemy，Ragab A.和Wang，Gai-Ge，解决非凸最优潮流问题的大象群优化，电气与电子工程杂志，2017年10月31日至40日。 [9] Coello Coello，Carlos，《工程优化问题的自适应惩罚方法的使用》，《工业中的计算机》，41（2），113127，2000年·Zbl 1066.01025号 [10] Chen，Q.，Liu，B.，Zhang，Q.，Liang，J.J.，Suganthan，P.N.，Qu，B.Y.，《2015年中国电子商务委员会约束约束单目标计算昂贵数值优化专题会议和竞赛的问题定义和评价标准》，技术报告，郑州大学计算智能实验室，郑州，《中国与技术报告》，新加坡南洋理工大学，2014年11月。 [11] Chiong，Raymond，Weise，Thomas和Michalewicz，Zbigniew（编辑），《现实世界应用的进化算法变体》，ISBN 3642234232，Springer，2012年。 [12] Cagnoni、Stefano、Poli、Riccardo、Smith、George D.、Corne、David、Oates、Martin、Hart、Emma、Lanzi、Pier L.、Egbert J、Willem、Li、Yun、Paechter、Ben、Fogarty、Terence C.进化计算的真实世界应用，Springer Verlag计算机科学讲义，柏林，2000年。 [13] 陈苏欢，吴，杰，陈玉东，不确定结构的区间优化，分析与设计中的有限元，40（11），137913982004。 [14] Datta，Rituparna和Deb，Kalyanmoy，进化约束优化，Infosys科学基金会应用科学与工程系列，ISSN:2363-4995，Springer，2015·Zbl 1321.90010号 [15] Eidehall、Andreas和Peterson，《使用蒙特卡罗采样对一般道路场景进行的拉尔斯威胁评估》，IEEE智能交通系统会议，2006年。 [16] Eiben，A.E.和Smith，James E.，《进化计算导论：自然计算系列》，柏林-海德堡施普林格出版社，2015年·Zbl 1327.68003号 [17] Engelbrecht，Andries P.，《计算智能导论》，第二版，John Wiley，2007年。 [18] El-Mihoub、Tarek A.、Hopgood、Adrian A.、Nolle、Lars和Battersby、Alan，《混合遗传算法：综述》，《工程快报》，第13（2）期，第124-137页，2006年。 [19] Floudas、Christodoulos A.、Pardalos、Panos M.、Adjiman、Claire、Esposito、William R.、Gums、Zeynep H.、Harding、Stephen T.、Klepeis、John L.、Meyer、Clifford A.和Schweiger，Carl A.，局部和全局优化中的测试问题手册，第33卷。施普林格科学与商业媒体，2013年·Zbl 0943.90001号 [20] Fogel，Lawrence J.、Walsh、Alvin J.和Owens，Michael J.，《通过模拟进化实现人工智能》，John Wiley，1966年·Zbl 0148.40701号 [21] 劳伦斯·福格尔（Lawrence J.Fogel），《通过模拟进化实现智能：进化编程的四十年》（Intelligence through Simulated Evolutionary：四十年），约翰·威利（John Wiley），1999年·兹比尔0988.68047 [22] Farmani，R.和Wright，J.A.，约束优化的自适应适应度公式，IEEE进化计算汇刊，7445-4552003。 [23] 耿秀堂，徐，金，肖，建华，潘林强，最大团问题的简单模拟退火算法，信息科学，177，22，506450712007·Zbl 1121.90412号 [24] Homaifar，Abdollah，Qi，Charlene X.和Lai，Steven H.，通过遗传算法的约束优化，模拟，62242-2541994。 [25] Kennedy，James和Eberhart，Russell C.，粒子群优化，《IEEE神经网络国际会议论文集》，1942-19481995年11月。 [26] Khanum、Rashida Adeeb、Jan、Muhammad Asif、Mashwani、Wali Khan、Tairan、Naseer Mansoor、Khan、Hidayat Ullah和Shah、Habib，《关于全球和本地搜索方法的混合》，《智能与模糊系统杂志》，35（3），3451-34642018·Zbl 1509.90156号 [27] Lawler，Eugene L.和Wood，D.E.，《分支与约束方法：一项调查》，《运营研究杂志》，第14、4、699-719页，运筹学与管理科学研究所，美国马里兰州林西库姆，1996年·兹比尔0143.42501 [28] Liu，H.，Cai，Z.，and Wang，Y.，《将粒子群优化与微分进化相结合用于约束数值和工程优化》，应用软计算，10（2），629-6402010。 [29] Liang，J.J.，Qu，B-Y.，Suganthan，P.N.，《中国电子商务委员会2014年单目标实参数数值优化专题会议和竞赛的问题定义和评价标准》，技术报告201311，中国郑州大学计算智能实验室和技术报告，新加坡南洋理工大学，2013年12月。 [30] Liang，J.J.，Qu，B.Y.，Suganthan，P.N.和Chen，Q.，《2015年CEC基于学习的实参数单目标优化竞赛的问题定义和评价标准》，技术报告，中国郑州大学计算智能实验室和南洋理工大学技术报告，新加坡，2014年11月。 [31] Liang，J.J.，Runarsson，T.P.，Mezura-Montes，E.，Clerc，M.，Suganthan，P.N.，Coello Coello，C.A.和Deb，K.，《2006年CEC约束实际参数优化特别会议的问题定义和评估标准》，《技术报告》，新加坡南洋理工大学，2006年。 [32] Lin，Mingjie和Wawrzynek，John，用动态自适应随机隧道改进FPGA布局，IEEE集成电路和系统计算机辅助设计汇刊，29,12185818692010。 [33] Mezura-Montes，Efrén和Coello Coello，Carlos，解决约束优化问题的简单多成员进化策略，IEEE进化计算汇刊，9（1），1172005·Zbl 1028.68841号 [34] Machta，Jon平行回火的优势和劣势，物理评论E-统计、非线性和软物质物理学，80，52009年5月。 [35] Mallipeddi，Rammohan，Das，S.，Suganthan，P.N.，单目标约束优化的约束处理技术集成，In：Datta R.，Deb K.（eds）进化约束优化。Infosys科学基金会系列，斯普林格，新德里，2015年。 [36] Mallipeddi，Rammohan和Suganthan，P.N.，约束处理技术集成，收录于IEEE进化计算汇刊，14（4），561-5792010。 [37] Mashwani，Wali Khan和Salhi，Abdellah，基于分解的多目标记忆算法，应用软计算，第21期，221-2432014。 [38] Mashwani，Wali Khan和Salhi，Abdellah，基于动态资源分配策略的多方法的多目标进化算法，应用软计算杂志，第39卷，292-3092016。 [39] Mashwani、Wali Khan、Salhi、Abdellah、Yeniay、Ozgur、Hussian、Hazrat、Jan、Muhmmad Asif，带自适应算子选择的混合非支配排序遗传算法，应用软件计算，第56卷，1-182017。 [40] Mashwani、Wali Khan、Salhi、Abdellah、Yeniay、Ozgur和Khanum、R.A和Jan、Muham-mad Asif，基于分解的混合自适应进化算法，应用软计算，第57卷，3633782017年。 [41] Mashwani、Wali Khan、Salhi、Abdel、Jan、Muhammad Asif、Khanum、R.A.和Su-laiman，M.，多目标进化算法中交叉的影响分析，科学。国际（拉合尔），27（6），4943-49562015。 [42] Mashwani，Wali Khan和Salhi，Abdellah，基于分解的混合多目标进化算法与动态资源分配，应用软计算，12（9），2765-27802012。 [43] 潘昌成，徐，陈，李，郭，全球优化的差异进化策略，深圳大学学报，深圳大学科学与工程学报，25（2），211-215，2008·Zbl 1183.90464号 [44] Salhi，Abdellah和Fraga，Eric S.，《自然激励优化方法和新植物繁殖算法》，《ICeMATH2011论文集》，K2-1至K2-82011。 [45] Shah，Habib，Tairan，Nasser，Ghazali，Rozaida，Yeniay，Ozgur and Mashwani，Wali Khan，Hybrid Honey Bees Meta-Heuristic For Benchmark Data Classification，Exploring Critical Approachs of Evolutionary Computation，IGI Global Publisher，2019年 [46] Shah，Habib，Tairan，Nasser，Mashwani，Wali Khan，Ahmad Al-Sewari，Abdulrahman，Jan，Muhammad Asif和Badshah，Gran，用于解决布尔函数分类任务的混合全局交叉蜜蜂算法。智能计算国际会议ICIC（3），467-4782017。 [47] Sharma，Jyoti和Singhal，Ravi Shankar，空间分配问题的遗传算法和混合遗传算法——综述，国际计算机应用杂志，95（4），33-371014。 [48] Sulaiman、Muhammad、Salhi、Abdelah、Khan、Asfandyar、Muhamma、Shakoor和Mash-wani、Wali Khan，《植物繁殖算法的理论分析》，工程数学问题，2018年第卷·Zbl 1427.90302号 [49] Sulaiman，Muhammad，Salhi，Abdellah，Mashwani，Wali Khan和Rashidi，Muhamma M.，《一种新型植物繁殖算法：修改和实现》，科学国际，28（1），201-209，2016年。 [50] Sulaiman，Muhammad and Salhi，Abdella，《基于种子的植物繁殖算法：饲养站模型》，《科学世界杂志》，2015年1月16日 [51] Sulaiman、Muhammad、Salhi、Abdella、Selamoglu、Birsen Irem、Kirikhi、Omar Bahaaldin，《约束工程优化问题的植物繁殖算法》，工程数学问题，2014年1月10日。 [52] Storn，Rainer M.和Price，Kenneth，《差分进化：连续空间上全局优化的简单高效算法》，《全局优化杂志》，11（4），341-3591997年·兹伯利0888.90135 [53] Shah，Tayaba，Jan，Muhammad Asif，Mashwani，Wali Kahan和Wazir，Hamza，约束优化问题的自适应微分进化，科学国际（拉合尔），3（28）410441082016。 [54] Veltman，M.，代数技术，计算机物理通信，375781972年9月。 [55] Vetschera，Rudolf，《公平除法问题的一般分枝定界算法》，《计算机与运筹学杂志》，37（12），2121-21302010年12月·Zbl 1232.91370号 [56] Wang，Gai-Ge，Moth search algorithm:一种用于全局优化问题的生物启发元启发式算法，模因计算，2016。 [57] Wang，Gai Ge，Deb，Suash，Zhao，新潮和崔志华，一种具有改进交叉算子的新帝王蝶优化，运筹学，2016。 [58] Wang、Gai-Ge、Deb、Suash和Coelho，《Leandro大象放牧优化》，2015年。 [59] Wang，Gai-Ge，Deb，Suash and Coelho，Leandro，蚯蚓优化算法：一种用于全局优化问题的生物启发元启发式算法，国际生物启发计算杂志，2015年。 [60] 吴晨涵，基于信息一致性优化的蚁群多级路径优化策略，计算机应用与系统建模国际会议，15335362010年11月。 [61] Wazir，Hamza，Jan，Muhammad Asif，Mashwani，Wali Khan and Shah，Tayyaba，基于惩罚函数的约束优化微分进化算法，Nu-cleus Journal，53（1），155-1612016 [62] Wang，Gai-Ge，Gadomi，Amir，Alavi，Amir和Gong，Dunwei，《磷虾群算法综合综述：变体、杂交和应用人工智能评论》，2017年。 [63] 王勇，刘，惠，蔡，资兴，周玉仁，基于正交设计的约束进化优化算法工程优化，39（6）：7157362007。 [64] Wang，Y，Cai，Z，Zhou，Y，Zeng，W.，约束进化优化的自适应权衡模型，IEEE进化计算汇刊，12（1）：80922008。 [65] Wang，Yong和Cai，Zixing，解决约束优化问题的混合多群粒子群优化，中国计算机科学前沿，3（1），38-522009。 [66] Wang，Yong，Cai，Zixing，Zhou，Yuren和Zeng，Wei，约束进化优化的自适应权衡模型，IEEE进化计算汇刊，12（1），80922018·Zbl 1158.74442号 [67] Yu，Jianbo，Xi，Lifeng和Wang，Shijin，《进化前馈人工神经网络的改进粒子群优化》，《神经处理快报》，第26卷，第3期，第217231页，2007年。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。