优化算法求解复杂约束问题策略(以粒子群算法为例讲解求解复杂约束问题的多种策略)
优化算法求解复杂约束问题策略(以粒子群算法为例讲解求解复杂约束问题的多种策略)python实现
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文章目录
- 策略1:在位置更新后,添加if判断语句修改粒子个体位置
- 策略2:惩罚项方法
- 策略3:将一些约束条件加入到目标函数中
- 总结
策略1:在位置更新后,添加if判断语句修改粒子个体位置
以粒子群算法为例,如下面代码 X=X+V 位置更新后,再次遍历各个粒子,如果粒子不在约束条件[1-2]之间,则把该粒子重新初始化到[1-2]之间的随机数。
其他优化算法是一样的,如遗传算法在交叉、变异后,可以遍历各个粒子,如果个体不满足约束,重新初始化该个体。
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