CEC2026约束优化竞赛获奖算法-DE2LS约束版-C++完整实现

项目简介

DE-2LS是提交至IEEE CEC 2026约束单目标数值优化竞赛的高性能算法实现，在竞赛中取得第4名（共8支参赛队伍）的优异成绩。

核心优势

• 竞赛验证：IEEE CEC 2026官方竞赛第4名，U-score达80968
• 性能提升：相比基准RDEx算法提升5.58%
• 轻量级设计：局部搜索仅占0.5%评估预算，不影响收敛速度
• 约束处理：ε约束方法+可行性感知规则，无需调整罚因子
• 跨平台支持：纯C++11标准库实现，Windows/Linux/macOS均可运行

技术特点

• RDEx框架：成功历史自适应、归档机制、种群缩减策略
• 后期局部搜索：85%评估后触发坐标模式搜索，精细打磨解
• 可行性感知接受：优先可行解，不可行解按违反度排序
• 自适应参数：Lehmer均值更新变异因子和交叉概率

应用场景

• 工程优化：桁架结构、压力容器、齿轮箱设计
• 化工过程：反应器设计、分离塔优化、换热网络
• 资源分配：项目调度、生产计划、人员排班
• 机器学习：超参数调优、模型选择
• 金融优化：投资组合、风险控制

文件内容

• DE_2LS.cpp - 主算法实现（1528行，C++11）
• DE-2LS-COPs.pdf - 竞赛论文（384KB）
• README.md - 英文说明文档
• README_CN.md - 中文详细文档

性能数据