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Evolutionary constrained optimization based on causal random forest
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.131417.png)
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摘要
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约束优化问题构成一类旨在最大化或最小化目标函数并受复杂约束限制的优化任务。进化算法被广泛用于解决这些问题，但约束优化问题的固有非线性、不连续性以及受限可行域带来了显著挑战，且现有方法常依赖预定义规则或经验阈值，这限制了其适应性并阻碍了因果可解释性。为克服此局限，本研究提出了一种基于因果随机森林的进化约束优化算法，该算法利用因果随机森林量化目标优化与约束满足之间的因果强度，从而以原则性和信息化的方式引导进化搜索。此外，算法中集成了动态自适应策略切换机制，以减少对经验阈值和固定规则的依赖，进而增强算法在复杂约束下的自适应性。在CEC2006、CEC2010和CEC2017基准测试套件上的大量实验结果表明，所提方法持续优于现有方法，凸显了其在处理约束优化问题上的有效性和鲁棒性。
Keyword:
causal random forest
constrained optimization
evolutionary algorithms
adaptive strategy
benchmark suites
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
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