动态多智能体协同进化约束优化模型与算法研究

约束优化问题具有极广泛的工程应用背景，而其约束往往没有导数信息，从而无法用传统的数学方法求解。一般的进化算法由于缺乏针对性，也很难对此类问题得到很好的效果。本项目针对约束优化问题的特点，基于协同进化论中的相关机理，结合多智能体系统的有关特性，把进化算法中的个体看作具有目的性、主动性、适应性、协同进化以及学习能力等特性的智能体。设计了动态多智能体协同进化模型与算法来求解约束优化问题。优化算法主要分连续域约束优化和离散域约束优化两类来设计，分别用具有代表性和实用价值的有约束数值优化和车间调度问题来验证模型和算法的有效性与可扩展性。预期将设计出具有大规模优化能力、能处理复杂约束的高性能优化算法，并开发相应的软件系统，使算法实用化。