约束优化问题是工程技术、数学、运筹学和计算机科学等领域常见的一类问题。与传统约束优化方法相比,进化算法具有种群多样性好、全局搜索能力强等优点,被广泛用于求解约束优化问题。差分进化算法是一种求解非线性、高维等复杂优化问题的随机全局搜索算法,在首届进化算法竞赛中表现优异。求解约束优化问题需要平衡目标函数和约束条件,根据无免费午餐定理可以得知,单一的差分演化策略或单一的约束处理技术求解不同性能的约束优化问题时,难以同时获得全局最优解。针对这些不足,本文将多个改进差分进化算法和约束处理技术进行集成,提出一些改进的约束差分进化算法。本文的研究内容如下:1.针对早熟收敛和寻优精度低等问题,提出一种基于区间概率更新机制的自适应约束差分进化算法。首先,该算法从给定的连续范围中划分区间并给定概率,根据其区间来生成两个值作为变异概率,通过变异概率自适应选择区间对应的变异策略,从而平衡全局搜索和局部搜索。其次,用?约束处理技术选出新的种群,并利用重启机制跳出局部最优解,增加种群多样性。然后,引入自适应参数控制机制,增强算法的鲁棒性和适应性。通过数值仿真结果表明,改进的约束差分进化算法在保持各个变异算子优点的同时提高了算法的收敛速度。2.针对求解复杂优化问题存在的全局搜索能力不足,充分利用多种群进化模式的优势,提出一种基于多种群框架的约束差分进化算法。首先,将整个种群划分为三个规模相同的小种群和一个规模较大的奖励子种群。其次,三个改进差分进化算法各自拥有一个子种群,将奖励子种群分配给运行效果最好的差分进化算法作为额外奖励,实现变量间的信息共享和紧密协作。每隔一定的代数根据适应度值的改善比例重新分配种群。然后,通过?约束处理技术更新种群。将算法在三类约束优化问题集上进行测试,实验结果表明,本节提出的算法能有效求解约束优化问题。3.针对单一约束处理技术的约束处理能力不足,提出一种基于多种群的集成约束差分进化算法。首先,该算法通过约束分配机制将两个约束处理技术和三个改进差分算法动态成对匹配为约束算法组合,构成约束算法组合池。其次,再将种群划分为三个规模较小的子种群和一个规模较大的奖励子种群。然后,从组合池中随机选取一个约束算法组合,将三个约束算法分别在三个子种群运行,根据适应度值的改善程度,选择最优约束算法在奖励子种群上运行。通过测试函数试验表明该算法可以有效提高集成差分进化算法求解约束优化问题的整体性能。