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  1. 多目标粒子群优化算法研究

  2. 多目标粒子群优化算法研究的一片不错的论文

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：306kb
    • 提供者：lmy8509

  1. 基于粒子群算法的多目标函数优化问题研究

  2. 基于粒子群算法的多目标函数优化问题研究论文一篇

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lmy8509

  1. 多目标优化算法

  2. 进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研 究热点之一.在简要总结2003 年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出 当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多 目标优化问题,一些区别于传统Pareto 占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-03-05
    • 文件大小：631kb
    • 提供者：comkty

  1. 粒子群优化算法源码下载

  2. 求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域，但是对于不同的最优化问题，遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子，甚至要开发新的进化操作；另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所以，寻求新的解决最优问题的算法一直是研究热点。对约束优化问题的求解，已有许多算法被提出。传统的方法有梯度映射法、梯度下降法、惩罚函数法、障碍函数法等，但是单纯使用这些方法不是效率很低就是适用范围有限。而进化计算由于其求解过程不依赖于目标函数的解析性质，同时又能以较大的概率收敛于全局最优解，所以用进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：86byte
    • 提供者：checkpaper

  1. 多目标智能优化算法及其应用pdf

  2. 《多目标智能优化算法及其应用》系统地介绍了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地介绍多目标智能优化算法的最新研究进展。全书共分为8章，主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-01-24
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：gyn18744026959

  1. 求解约束优化问题的粒子群算法研究

  2. 介绍粒子群算法的介绍及理论，其中提到了单目标优化约束条件的问题，多目标约束条件的优化等等。

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2015-04-18
    • 文件大小：372byte
    • 提供者：qq_26648505

  1. 一种新的交叉粒子群算法及其应用

  2. 粒子群算法是基于群集智能、受到人工生命研究结果的启发而提出的一种现 代优化方法。作为一类随机全局优化技术，与传统优化方法相比较，对目标函数 的解析性质要求不高，所以常用于解决一些复杂的、大规模的、非线性、不可微 的优化问题，近年来受到学术界的广泛重视。 本文介绍了标准粒子群算法和几种改进粒子群算法，在利用标准粒子群算法 优点的同时，进行了一些改进，例如：在位置更新方程中设置动力参数以限制粒 子在搜索区域内、采用减弱速度更新的策略减少速度更新的次数等。在此基础上 提出一种新的交叉粒子群算法，该算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u012803624

  1. 粒子群优化算法的改进与应用

  2. 粒子群优化算法是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群 集智能算法，是进化计算领域中一个新的分支。它的主要特点是原理简 单、参数少、收敛速度较快、易于实现。因此，该算法一提出就吸引了 的广泛关注，逐渐成为一个新的研究热点。目前，粒子群优化算法应用 于神经网络的训练、函数优化、多目标优化等领域并取得了较好的效果， 有着广阔的应用前景。 论文的主要工作有 对粒子群优化算法的理论基础和研究现状作了简要的介绍，分 析了粒子群优化算法的原理及算法流程，对算法参数的选择做了详细的 研究，并进行了相应的仿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：chinhape

  1. 多目标智能优化算法及其应用.zip

  2. 《多目标智能优化算法及其应用》系统地介绍了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地介绍多目标智能优化算法的最新研究进展。全书共分为8章，主要内容包括:多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：qq_23094611

  1. 粒子群算法PSO入门代码火经典案例求Ackley函数附-PSO.zip

  2. 粒子群算法PSO入门代码火经典案例求Ackley函数附-PSO.zip 本帖最后由 当当的花生 于 2016-7-30 20:09 编辑 回帖获得更多 粒子群算法 遗传算法前面有人讲了，我来讲讲PSO。 1）先看看百度百科解释： 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解

  3. 所属分类：其它

  1. 基于多目标优化的采煤机滚筒最优运动参数的动态匹配

  2. 为了实现滚筒采煤机无人自动化采煤时滚筒截割性能综合最优,分析研究了不同采煤性能指标随滚筒运动参数即牵引速度和滚筒转速的变化规律,建立了各性能指标的评价模型。选取运动参数为设计变量,建立了以不同性能指标为分目标的多目标优化模型,在约束条件下利用基于模拟退火的粒子群优化算法进行了优化计算,得到了不同煤层硬度下综合性能最优的运动参数,分析优化结果后得到了最优运动参数随煤层硬度的变化规律。最后比较了只调节牵引速度的传统采煤机滚筒运动参数和牵引速度、滚筒转速联合调速的综合性能最优的运动参数匹配下截割性能的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：455kb
    • 提供者：weixin_38628183

  1. 判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习

  2. 针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：852kb
    • 提供者：weixin_38508821

  1. 铜带生产负荷优化的混合多目标人工蜂群算法

  2. 为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化，建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 该问题的提出有两个目的，即最大程度地减少原材料的总成本和最大程度地增加投入熔炉的废料量。 本文提出了一种求解混合模型的新方法，称为混合多目标人工蜂群（HMOABC）。 HMOABC算法是一种新的基于群体智能的多目标优化技术，其灵感来自于蜜蜂的智能觅食行为，归一化目标值和多样化选择（SNOV-DS）的总和以及非优势排序方法。 研究了两个测试示例，并与其他自然启发性技术（包括非支配排序遗传算法II（NSGA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：528kb
    • 提供者：weixin_38595528

  1. 鲁棒动态多目标车辆路径优化方法

  2. 对于动态多目标车辆路径问题，通常将车辆的等待时间，服务车辆的数量，路线的总距离作为优化目标。 除上述目标外，本文还重点研究了导致环境污染和能源消耗的燃油消耗。 考虑车辆的负载和行驶距离，建立了相应的碳排放模型，并将其作为优化目标。 随后，对具有困难时间窗口并随机出现的动态客户的动态多目标车辆路径问题进行了建模。 在现有的规划方法中，当出现新的服务需求时，会触发全球车辆路线优化方法来寻找非服务客户的最佳路线，这非常耗时。 因此，提出了一种鲁棒的两阶段动态多目标车辆路由方法。 该新方法的三个亮点是：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1023kb
    • 提供者：weixin_38617297

  1. 铜带生产负荷优化的混合多目标人工蜂群算法

  2. 为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化，建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 解决该问题的目的有两个，目的是使原料的总成本降至最低，并使投入熔炉的废料量最大化。 本文提出了一种求解混合模型的新方法，称为混合多目标人工蜂群（HMOABC）。 HMOABC算法是一种新的基于群体智能的多目标优化技术，其灵感来自于蜜蜂的智能觅食行为，归一化目标值和多样化选择（SNOV-DS）的总和以及非优势排序方法。 研究了两个测试示例，并与其他自然启发技术（包括非支配排序遗传算法II（NSGAII）和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：357kb
    • 提供者：weixin_38677260

  1. 基于时滞灵敏度和多目标优化的广域电力系统稳定器参数设计

  2. 针对广域电力系统稳定器应用过程中信号具有时滞的问题，基于Pade近似与阻尼转矩分析法推导得到一个特征根相对于时滞的灵敏度指标，进而采用多目标粒子群优化算法求解综合考虑该灵敏度指标与系统阻尼的广域电力系统稳定器参数优化问题，实现对时滞具有较好鲁棒特性的广域电力系统稳定器参数设计。在搭建的信息电力融合系统平台中以2区4机系统为例，研究了不同时滞下控制器的控制效果。时域仿真结果表明，所提控制器参数设计方法对广域信号时滞的波动有较好的鲁棒特性，当广域测量系统的传输时滞在一定的范围内变化时，控制器依然能够

  3. 所属分类：其它

  1. 基于局部搜索与混合多样性策略的多目标粒子群算法

  2. 为了提高算法的收敛性与非支配解集的多样性, 提出一种基于局部搜索与混合多样性策略的多目标粒子群 算法(LH-MOPSO). 该算法使用增广Lagrange 乘子法对非支配解进行局部搜索以快速接近Pareto 最优解; 利用基于 改进的Maximin 适应值函数与拥挤距离的混合多样性策略对非支配解集进行维护以保留解的多样性, 同时引入高斯 变异算子以避免算法早熟收敛; 最后针对多目标约束优化问题, 给出一种有效的约束处理方法. 实验研究表明该算法 具有良好的优化性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：weixin_38733676

  1. 面向级联失效的加权网络负载容量非线性模型鲁棒性优化

  2. 在考虑网络负载容量关系的情况下, 研究加权网络中的级联失效现象. 提出了负载容量非线性模型, 并针对模型参数的多目标优化问题, 通过理论分析确定其影响因素. 以级联失效前后网络连通性测度的比值作为鲁棒性测度, 以网络容量与负载的比值平均数作为网络成本测度, 采用基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD) 对参数进行优化. 最后通过在模拟网络和实际网络中进行的仿真比较, 验证了优化后的负载容量非线性模型可以在有限的网络成本下更好地提高网络对级联失效的抵御能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：258kb
    • 提供者：weixin_38623249

  1. 基于离散粒子群优化的多目标服务路径构建算法

  2. 针对当前关于服务路径构建问题的研究主要围绕单一优化目标，构建时延最小、开销最低或负载均衡的服务路径，忽略了服务路径的综合质量，提出了一种基于离散粒子群优化的多目标服务路径构建算法(MOPSO)。为了提高收敛速度，优化算法的性能，进一步研究了候选节点和路径的评价标准，提出一种粒子位置初始化和更新策略(PIFC)。仿真实验表明，与已有算法相比，所提出的算法有效地优化了服务路径的质量，提高了服务路径的构建成功率和长期平均收益。

  3. 所属分类：其它

  1. 微电网黑启动中考虑负荷恢复优化的分布式电源恢复方案

  2. 孤立微电网发生大面积停电后，微电网内部分布式电源（DG）恢复方案的制定对微电网黑启动的成功实施 有重要作用。研究了DG启动顺序的优化及DG启动过程中负荷恢复的优化。根据DG特性评估了不同类型DG 的黑启动能力，建立了以DG发电量最大和DG附近负荷重要度最大为目标的多目标优化模型。将DG恢复过程按时步划分后，采用多目标粒子群优化（MOPSO）算法对模型进行求解；然后选定最优的DG启动顺序，并为其搜索恢复路径。采用相同的时步划分方案，为DG启动过程中的负荷恢复建立了单目标优化模型，并利用改 进的二进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：974kb
    • 提供者：weixin_38714761
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