启发式优化算法在几类典型优化问题中的应用

　　本文对差分进化算法、粒子群优化算法、和声搜索算法及其应用进行了研究，主要工作如下：（1）为克服已有二进制和声搜索算法的缺陷，提出了适于求解大规模0-1背包问题的简化二进制和声搜索算法（SBHS）。（2）针对和声搜索算法做更进一步的研究，提出了一种有效求解多维0-1背包（MKP）问题的新和声搜索算法（NBHS）。（3）认真研究了粒子群算法在整数规划问题中应用，并以冗余策略可选择的冗余分配问题（RAP-MSC）作为实际应用背景。（4）根据李普希兹条件提出一种基于预测的约束处理方法，继而提出基于约束预测的自适应分组差分进化算法（AGDE）

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