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29.06.2018 | Regular Research Paper | Ausgabe 3/2019

Memetic Computing 3/2019

An improved differential evolution algorithm for optimization including linear equality constraints

Zeitschrift:
Memetic Computing > Ausgabe 3/2019
Autoren:
Helio J. C. Barbosa, Heder S. Bernardino, Jaqueline S. Angelo
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (https://​doi.​org/​10.​1007/​s12293-018-0268-3) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

A differential evolution algorithm (DE) is proposed to exactly satisfy the linear equality constraints present in a continuous optimization problem that may also include additional non-linear equality and inequality constraints. The proposed DE technique, denoted by DELEqC-II, is an extension of a previous method developed by the authors. In contrast to the previous approach, it uses both mutation and crossover strategies that maintain feasibility with respect to the linear equality constraints. Also, a procedure to correct numerical errors detected in the previous approach was incorporated in DELEqC-II. In the numerical experiments, scalable test-problems with linear equality constraints are used to analyze the performance of the new proposal.

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