在增广 Lag rang e乘子函数和协作进化算法的基础上, 采用自适应策略来解决工程优化问题。
其中存在两组相互作用的进化种群 A 和 B, A 利用 B 的反馈信息来评价 A 中乘子个体的优劣,进而进
化A 中乘子个体; B 则利用A 中乘子个体来动态进化原问题的候选解个体。 在算法迭代过程中, 罚因子
是确定性逐渐增大,以使算法逐渐收敛; A 中乘子个体则朝其最优值的方向进化, 且由 B 可得到原问题
的最优解。与基于静态和动态罚函数的 GAs 相比,该算法准确度和鲁棒性较高,易于实现,并适合并行
化计算。

约束优化问题; 协同进化; Lag rang e乘子;自适应策略