Question

遗传算法优化问题中，有关线性约束（非线性约束）怎么在程序中实现？

遗传算法优化问题中，有关线性约束（非线性约束）怎么在程序中实现？
如：minf(x)=2*x1^2+10*(x2-x1)-3*x3-x4
s.t. 0<x1,x2,x3,x4<10
x1+x2<4
x1^2+x3<12
x1+x2+x3+x4<100这个问题如何采用SGA编程优化呢？
小弟已钻研多时，使用gatool可以求解。但是现在需要编程序实现这一目标，望高人指点。
万分感谢！！！

Answer 1

优化问题中解决约束一般采用罚函数的方法，这样的论文很多，找一篇看看就知道怎么了。大致意思是，要是某个个体离约束很近，或者就在约束上（满足某个约束条件），那算法就“惩罚”他一下，惩罚的措施多样，可以让这个个体参数全部重置，也可以让这个个体等于某个极限值。
其他的约束方法大同小异。

追问

能结合我的例子具体点吗，我也看见过用惩罚函数法解决约束问题的

追答

经典的罚函数是y = - 1/u(x)，你可以代入试试，一旦靠近边界，函数值就会变得很大，自然不会被下一代选中（默认求最小值），越靠近边界，其他的还有很多，你可以查下文献。