控制工程

作者：张海浪, 金鑫

单位：华东理工大学信息科学与工程学院，上海200237

关键词：进化鲁棒优化；量化鲁棒性方法；显式平均；隐式平均；约束

进化鲁棒优化通常使用显式平均算法和隐式平均算法来量化个体鲁棒性。为了在较少的计算资源下实现高精度的适应度评估，提出了显隐式平均结合算法。该算法通过预设定的约束条件来判断当前个体邻域内的历史信息是否满足适应度评估对准确性的要求，从而决定利用显式平均算法还是隐式平均算法评估适应度。同显式平均算法相比，显隐式平均结合算法能够利用历史信息，减少不必要的评估；同隐式平均算法相比，显隐式平均结合算法在保证不陷入停滞的同时，还能保证适应度评估结果的准确性，避免寻优过程陷入局部最优。实验结果验证了显隐式平均结合算法的有效性和优越性。

来源：2026年第4期

《控制工程》期刊编辑部

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