软件学报

作者：陈少淼，陈瑞，梁伟，李仁发，李智勇

单位：陈少淼，湖南科技大学 计算机科学与工程学院, 湖南 湘潭 41120111,陈瑞，湖南科技大学 计算机科学与工程学院, 湖南 湘潭 41120102,梁伟，湖南科技大学 计算机科学与工程学院, 湖南 湘潭 41120103,李仁发，湖南大学 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 41008204,李智勇，湖南大学 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 41008205

关键词：约束优化;进化算法;多目标;高维;高计算开销;等式约束

基金：国家重点研发计划（2018YFB1308604）；国家自然科学基金（61906065，U21A20518，61976086，U21A20518）；湖南省自然科学基金（2020JJ5200）；湖南科技大学博士科研启动基金（E51973）；国家电网公司科学技术项目（5100-202123009A）

约束优化是多数实际工程应用优化问题的呈现方式.进化算法由于其高效的表现，近年来被广泛应用于约束优化问题求解.但约束条件使得问题解空间离散、缩小、改变，给进化算法求解约束优化问题带来极大挑战.在此背景下，融合约束处理技术的进化算法成为研究热点.此外，随着研究的深入，近年来约束处理技术在复杂工程应用问题优化中得到了广泛发展，例如多目标、高维、等式优化等.根据复杂性的缘由，将面向复杂约束优化问题的进化优化分为面向复杂目标的进化约束优化算法和面向复杂约束场景的进化算法两种类别进行综述，其中，重点探讨了实际工程应用的复杂性对约束处理技术的挑战和目前研究的最新进展，并最后总结了未来的研究趋势与挑战.

来源：2023年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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