为了提高约束差分进化算法搜索解的能力，我校计算机学院魏文红博士等提出了一种具有多目标排序变异操作的约束差分进化算法（简称为MS-CDE）。
在差分进化算法的变异操作中，产生试验向量的父代个体一般都是从当前种群中随机选取的，缺乏对适应值和多样性信息的考虑。然而个体的适应值和多样性信息对于种群的进化起着积极的作用。基于这一点思考，魏文红博士深入研究多目标排序技术、约束处理技术。在考虑种群的适应值和多样性的情况下，以选择最优的父代种群来产生试验向量，从而达到探索和挖掘的平衡，提高了进化算法搜索解的能力。
该研究成果“Constrained Differential Evolution with Multiobjective Sorting Mutation Operators for Constrained Optimization”发表在《Applied Soft Computing》上。该刊物为中科院JCR数据库中的SCI二区刊物、我校T类三级刊物，影响因子为2.810。
