【摘 要】
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提出了一种适用于求解带约束优化问题的进化规划方法，其中关键的变异算子采用基于行为的架构，事先设计一系列子变异算子，如使得个体适应度函数值趋向最小方向的变异算子、逃避约
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 (6 0 2 74 0 14 )
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提出了一种适用于求解带约束优化问题的进化规划方法，其中关键的变异算子采用基于行为的架构，事先设计一系列子变异算子，如使得个体适应度函数值趋向最小方向的变异算子、逃避约束方向的变异算子、种群总体平均适应度函数值趋向最小方向的变异算子等，通过加权平均的方法决定总变异方向．结合小生境技术及最优个体保存的选择策略，该算法能在同时保证种群的多样性和个体的全局最优性的情况下快速地求得带约束条件下的最优解．仿真结果表明，该进化规划算法是可行的．
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