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第十章约束多目标优化算法习题与答案填空题在约束优化问题中，的存在导致搜索空间的拓扑结构变十分复杂，可行域空间将变得不连通，需要算法较好地协调 搜索搜索当所求问题存在多个不连通的可行域时将会有多个局部最优解要求法兼顾良好的和 。为了判断已知解是否满足约束条件，对约束条件不满足的程度，定义了 函数。其值越大，说明已知解不满足约束条件的程度 变量空间中所有解构成的集合其中包括 解和 解。解释：本题考查约束多目标优化算法的基础知识。具体内容请参考课堂视频“第10章约束优化算法”及其课件。答案：约束条件，全局，局部，多样性，收敛性约束违反度，越大，可行，不可行解释：本题考查约束违反度含义。内容请参考课堂视频“第10章约束优化算法”及其课件。答案：约束违反度是衡量不满足约束条件时对约束条件不满足的程度，即GX

maxgi

X

maxhj

X。约束违反度越大，说明已知解不i1 j越小。解释：本题考查常见的约束处理技术。内容请参考课堂视频“第10章约束优化算法”及其课件答案：FXPX来构造惩罚适应fitnessX，由于惩罚函数法因为参数难以选择，目前已几乎不再使用。与惩罚函数法同样缺点，随机概率值不易确定。DebParetoεDebεε增加。双种群存储技术利用可行解集和不可行解集分别存储可行解和不可行忽略了可行解和不可行解的信息交流和协同进化，算法效率受到了限制。Debε解释：本题考查两种约束处理技术的核心思想。内容请参考课堂视频“第10章约束优化算法”及其课件。答案：b准则主要由三条准则构成（1）函数值较小的个体获胜（2两个待比较的个体一个是可行解另一个是不可行解时，可行解获胜（3）体获胜。b准则主要有以下两个优点（1）它强调可行解优于不可行解，能够加快进化向可行域方向进行（2）原理简单，操作方便，无需设置额外参数，便于在Deb算法极易陷入局部收敛。εDebε约束通过设置水平参εεε约束法放宽了对不可行解的提高种群多样性，从而提高了算法的收敛精度。解释：本题考查ε约束法的核心思想。内容请参考课堂视频“第10章约束优化算法”及其课件。答案：约束违反度小的不可行解常位于可行域边界附近，对快速找到最优可行解有XFXIF的目标函（10.3所示XIF更利于搜索到更优可行解。可行域XF可行域XF边界XIFPareto前沿fOf1解释：本题考查约束单目标优化问题。内容请参考课堂视频“第十章约束优化算法”及其课件。答案：相比于无约束单目标优化问题，约束单目标优化问题由于存在各种约束条件（进行充分搜索，从而保证种群最终逼近到全局最优解。解释：本题考查基于双种群存储的约束单目标优化算法。内容请参考课堂视频“第10章约束优化算法”及其课件。答案：NIFIFNN个体。其次是可行解集的更新：进化初期由于可行解的数量可能IFIFFN个（可行解集的预定规模）DebFFN个体

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