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求解约束优化新的引力有哪些信誉好的足球投注网站算法 摘要： 针对约束优化问题，提出了一种新的引力有哪些信誉好的足球投注网站算法。在该算法中，对每一个粒子定义两个质量，一是“可行质量”另一个是“不可行质量”。若对可行粒子更新，则采用可行质量；否则采用不可行质量。其目的使可行粒子向目标函数值好的方向发展，使不可行粒子向可行域方向发展。最后对5个测试函数进行数值实验，数值结果表明提出的算法是可行的、有效的。 Abstract： A new gravitational search algorithm is proposed for constrained optimization problem. In this algorithm， two mass are defined for each particle， feasible mass and infeasible mass. If feasible particles are updated， feasible mass is used； otherwise， infeasible mass is used. Its purpose is to make feasible particles develop to the direction of good objective function value， and the infeasible particles develop to the direction of feasible domain. Finally， the numerical experiments of five test functions are carried out. The numerical results show that the proposed algorithm is feasible and effective. 关键词： 引力有哪些信誉好的足球投注网站算法；约束优化；违反约束度；全局优化 Key words： gravitational search algorithm；constraint optimization；violation of constraint；global optimization 中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）12-0205-02 1 概述 本文考虑如下约束优化问题： min f（x） s.t. gi（x）？燮0，i=1，2，3…q hj（x）=0，j=q+1，q+2，…m（1） lk？燮xk？燮uk，k=1，2，…，n 其中x=（x1，x2，…xn）∈Rn为决策向量，整体有哪些信誉好的足球投注网站空间 ？赘={x∈Rn|lk？燮xk？燮uk，k=1，2，…，n}，可行域??S={x∈？赘|gi（x）？燮0，hj（x）=0，i=1，2，…q，j=q+1，…，m}，f（x）：S？奂Rn→R是一实值目标函数。问题（1）经常出现在科学和工程等领域，因此它在优化问题中起到重要作用。 解决约束优化问题的常用有确定性和随机性两种方法。 由于一些问题中存在目标函数或约束函数不可微等问题，从而导致确定性方法具有一定局限性，因此，近年来一些随机性优化方法被广泛应用到求解约束优化问题。最近，Rashedi 等人提出一种新的启发式优化算法，称为引力有哪些信誉好的足球投注网站算法[1]（Gravitational Search Algorithm，简称GSA），自从GSA被提出后，一些学者利用GSA来求解约束优化问题。Pal 等人利用GSA算法使用修复方法解决约束优化问题[2]。 Mondal等人使用GSA通过重新初始化不可行的粒子来解决约束优化问题[3]。Yadav 和Deep给出求解约束优化问题的引力有哪些信誉好的足球投注网站算法[4]。刘勇和马良对灰色非线性约束优化问题给出了GSA方法[5]。 Poole等人[6]提出了一种有效的约束处理方法，通过可行群和不可行群分别优化目标函数和约束违反程度，但是该方法当不可行的粒子更新时，可行解的目标函数的信息尚未被充分考虑。基于目标函数和约束违反度，本文对每个粒子定义两个质量，一个是“可行质量”，另一个是“不可行质量”。当可行粒子更新时，在GSA中使用“可行质量”，当不可行粒子更新时使用“不可行质量”。其目的当粒子可行时使其向好的适应值方向进化，当粒子不可行时向可行域方向进化。数值结果表明所提出的算法是有效的。 2 改进的引力有哪些信誉好的足球投注网站算法 GSA是一个用于求解全局优化问题的群体启发式方法。在GSA中，有哪些信誉好的足球投注网站区域中的每个解被视为具有一定质量的粒子。根据目标函数值定义其质量，基于牛顿引力定律定义粒子间的引力，在引力作用下，粒子在有哪些信誉好的足球投注网站空间内向质量大的粒子移动，即向具有较好目标函数值的粒子
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