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Modified Differential Evolution Algorithm for Solving Dynamic Optimization with Existence of Infeasible Environments

引用

Computers, Materials & Continua 2023年第1期74卷 1-17页

作者： mohamed a.meselhi Saber M.Elsayed Daryl L.Essam Ruhul A.Sarker School of Engineering and Information Technology University of New South Wales Canberra Australia

Dynamic constrained optimization is a challenging research topic in which the objective function and/or constraints change over *** such problems,it is commonly assumed that all problem instances are *** reality some instances can be infeasible due to various practical issues,such as a sudden change in resource requirements or a big change in the availability of ***-makers have to determine whether a particular instance is feasible or not,as infeasible instances cannot be solved as there are no solutions to *** this case,locating the nearest feasible solution would be valuable information for the *** this paper,a differential evolution algorithm is proposed for solving dynamic constrained problems that learns from past environments and transfers important knowledge from them to use in solving the current instance and includes a mechanism for suggesting a good feasible solution when an instance is *** judge the performance of the proposed algorithm,13 well-known dynamic test problems were *** results indicate that the proposed algorithm outperforms existing recent algorithms with a margin of 79.40%over all the environments and it can also find a good,but infeasible solution,when an instance is infeasible.

关键词： Dynamic optimization constrained optimization disruption differential evolution

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