36、水周期算法（WCA）综合评估：原理、改进与应用

水周期算法（WCA）综合评估：原理、改进与应用

1 约束处理与收敛准则

在元启发式算法中，约束处理策略至关重要。水周期算法（WCA）引入了一种改进的基于可行解的机制，依据以下四条规则来控制特定问题的约束：
1. 规则 1 ：优先选择可行解而非不可行解。
2. 规则 2 ：不可行解的微小变化（如从第一次迭代的 0.01 到最后一次迭代的 0.001）可视为可行解。
3. 规则 3 ：在两个可行解中，优先选择目标函数值更优的解。
4. 规则 4 ：在两个不可行解中，优先选择约束违反总和较小的解。

在元启发式算法中，这也被称为终止准则。最佳结果通常在满足终止条件时得出，终止条件可以是最大迭代次数、CPU 时间，或者一个小的非负数值 ε，它被定义为最后两个结果之间的可接受容差。类似地，WCA 会一直运行，直到作为收敛准则的最大迭代次数被满足。

2 改进 WCA 的分类

为了提升 WCA 的性能，研究人员从混合、改进、结构和参数调整等方面对其进行了分类。以下是不同类别研究的占比情况：
| 类别 | 研究占比 |
| — | — |
| 混合水周期算法 | 12% |
| WCA 改进策略 | 41% |
| WCA 结构修改 | 18% |
| WCA 参数调整修改 | 29% |

2.1 混合 WCA

算法的混合技术由来已久，它帮助研究人员解决了许多信息系统分析、人工智能、