懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题对于目标函数f最小，小弟用惩罚函数处理约束条件，把约束适当惩罚放入适应度函数中，那么最后求解适应度函数F最小即可，但是有一个问题：最后小弟该把F的值作为目标函数值呢，还是找出最优个体后，求f作为目标函数？龚纯的《matlab最优化计算》里面都是将F的值作为目标函数值的~
内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点？ 1.外部罚函数法是从非可行解出发逐渐移动到可行区域的方法。2.内部罚函数法也称为障碍罚函数法，这种方法是在可行域内部进行搜索，约束边界起到类似围墙的作用，如果当前解远离约束边界时，则罚函数值是非常小的，否则罚函数值接近无穷大的方法。罚函数法又称乘子法，是指将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题：其中M为足够大的正数，起\"惩罚\"作用，称之为罚因子，F(x，M)称为罚函数。内部罚函数法也称为障碍罚函数法。这种方法是在可行域内部进行搜索，约束边界起到类似围墙的作用，如果当前解远离约束边界时，则罚函数值是非常小的，否则罚函数值接近无穷大的方法。在进化计算中，研究者选择外部罚函数法的原因主要是该方法不需要提供初始可行解。其中B(x)是优化过程中新的目标函数，Gi和Hj分别是约束条件gi(x)和hj(x)的函数，ri和cj是常数，称为罚因子。
罚函数法的介绍 它将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题：其中M为足够大的正数，起\"惩罚\"作用，称之为罚因子，F(x，M)称为罚函数。
