多约束遗传算法 遗传算法中中约束条件怎么处理？

遗传算法中中约束条件怎么处理？

只要选择正确的遗传算子，就可以满足进化过程中的上下限约束；

如果其他连续变量存在线性或非线性约束，可以用罚函数法将这些约束加入到目标函数（适应度函数）中，从而保证最优解在约束范围内。

如果存在0-1个变量（主要是在规划中，无论是否构建了某些东西），那么演化过程将产生更多不可行的解决方案。直接抛弃法是可以的，但是当存在许多不可行解时，这种方法会使遗传算法失去优势。因此，有学者提出了不可行解的修复策略，并通过某种方法将不可行解转移到其他地方，使解是可行的。如果你为你的问题设计一个修复策略，它将成为你的创新之一。

当然，也有关于设计进化策略的研究，但是它比修复策略更困难。

如何在遗传算法中设置变量约束条件？

1. 一般有两种方法：一种是在生成初始种群时只生成满足约束的个体；另一种是随机生成个体，在后续操作中判断个体是否满足约束。

2. 这是由遗传算法的特点决定的；遗传算法是一种随机搜索算法，每次由于种群规模的不同，参数的不同而得到不同的结果。即使参数相同，每次操作得到的近似最优解也不一定相同。一般以n次运算的最佳结果作为最终最优解。当然，如果约束设置不当，或者参数设置不当，那么每次操作的近似最优解相差太大，质量也不高。我们应该注意这些。

3. 我用matlab编写遗传算法来解决这个问题，因为它的工具箱是相对固定的，只能解决简单的、典型的问题。但是当你的问题稍微复杂一点时，工具箱就不起作用了。

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