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搜索资源列表

  1. 多目标进化算法对模糊系统解释性的研究应用

  2. 多目标进化算法对模糊系统解释性的研究应用

  3. 所属分类：FTP

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：dapengo

  1. 进化多目标优化算法研究

  2. 如题。。。。。。。。。。。。。。进化多目标优化算法研究，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-31
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yukang116

  1. 进化多目标优化算法研究

  2. 进化计算的方向的最近的中文综述性文章。 大牛写的，推荐！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-26
    • 文件大小：676kb
    • 提供者：winky

  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. 进化多目标优化算法研究

  2. 多目标优化 算法研究 原理介绍 论文 解决问题的多样性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-14
    • 文件大小：631kb
    • 提供者：lan0743021108

  1. 多目标问题及多目标进化算法

  2. ppt的，觉得其中关于Pareto解讲的很通俗易懂。 有兄弟说，论坛里已经有了。 1、我不知道论坛里已经有了 2、这个资料是从其他地方找的，不是从本论坛中下的 3、如果已经有了，可以下你看到的那一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-07
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：xiaoyue_a

  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. 多目标优化

  2. 基于遗传算法的多目标优化进化方法的研究了课题的MATLAB程序及讲解，适用于新手指导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-15
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：qq_27548355

  1. 高维多目标进化算法及其软件平台研究

  2. 高维多目标进化算法及其软件平台研究.提供具体多目标平台的搭建过程

  3. 所属分类：系统集成

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：clown147

  1. 基于多目标进化算法的多距离聚类研究

  2. 传统的聚类算法通常基于单一的距离度量而设计，如何将多种距离度量有机融合在一起是当前面临的一个挑战。提出了一种基于多目标进化算法的多距离度量聚类框架(multiobjective evolutionary multiple distance measure clustering，MOMDC)，并使用欧氏距离和Path距离来设计实际框架。该框架首先将数据集分别用两种距离测度预聚类，而后将预聚类结果做合并，以降低问题的规模；其次分别计算子类间的两种距离关系；最后使用多目标进化算法在两种距离空间中并行

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 多目标智能优化算法及其应用-雷德明，严新平著

  2. 本人某宝花钱下载的，PDF版书籍，电商已经绝版~找了很久，研究多目标智能优化算法进阶书籍

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-08
    • 文件大小：81mb
    • 提供者：u013555719

  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. 基于聚集密度的约束多目标进化算法

  2. 对基于群体聚类的约束多目标进化算法进行了改进,引入了聚集密度以度量群体中个体间的关系,保持种群的多样性。其基本思想为:首先将初始群体按多判据聚类方法分为适应度值不同的四类,然后计算类内群体中个体的聚集密度,根据适应度值和聚集密度定义一个偏序集,最后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验用量化指标研究了改进算法的收敛性和分布性,结果表明:改进算法的收敛性与常规约束多目标进化算法相当,但分布性有了明显的提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：401kb
    • 提供者：weixin_38691703

  1. 差分进化算法在多目标路径规划中的应用

  2. 针对差分进化算法其算法思想简明、实现方便而得到了国际进化计算研究领域的认可,多目标问题中,由于各目标之间经常是相互制约的,因此优化难度相当大。带时间窗的多目标物流配送车辆路径优化的多约束性使得它很难应用进化算法进行优化。为了解决这个问题,本文通过变异操作算子改进,成功将改进的差分进化算法应用于该问题。数值仿真实验结果表明:这种改进的差分进化算法得到了较稳定的非支配解集,实现了客户间的路径优化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：905kb
    • 提供者：weixin_38626473

  1. 基于分解与控制的混合进化算法求解多目标软件下发行版问题

  2. 在软件行业中，公司面临的一个普遍问题是决定在下一版软件中应实施哪些要求。 从更现实的角度来看，决策时需要考虑多个目标，例如成本和客户满意度。 因此，NRP的多目标公式变得越来越流行。 本文研究了多种多目标进化算法（MOEA）来解决多目标NRP（MONRP）问题。 提出了一种新颖的多目标算法MOEA / DD，以在决定要在MONRP中实现哪些需求时获得权衡解决方案。 拟议的MOEA / DD通过将其与基于控制的MOEA的理想功能相结合，解决了MONRP中基于分解的MOEA的几个重要问题。 提出了一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：206kb
    • 提供者：weixin_38538264

  1. 基于SPEA-II的电动汽车快速充电站多目标优化

  2. 在过去的二十年中，由于电动汽车（EV）的环境效益，交通运输部门的电气化正逐渐成为全球趋势。尽管电动汽车充电桩是主要的能源供应，但在紧急情况下，公共电动汽车快速充电站（FCS）绝对是电动汽车客户的重要备用能源供应系统。 基于当前现有的FCS系统以及对未来电动汽车充电需求的预测，提出了一种多目标的EV FCS布局重新规划优化问题，同时考虑了经济问题和客户满意度。为了解决这个问题，本研究采用了一种流行的多目标进化算法，即加强帕累托进化算法-II（SPEA-II） 。数字案例研究表明，SPEA-II可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：586kb
    • 提供者：weixin_38600432

  1. 多视图聚类的进化多目标优化

  2. 在某些实际应用中，经常采用多种测量方法来提取数据的多个特征组，从而产生多视图数据。 考虑到不同方法引起的视图冲突，多视图聚类的主要挑战是找到一种同时利用所有视图的补充信息的合适方法。 从优化的角度来看，以前的多视图聚类研究使用加权和方法来表示冲突程度，并将其视为加权和单目标优化问题。 在这项工作中，我们将多视图聚类格式化为一个多目标优化问题，其中每个视图被视为一个完全独立的特征子集。 每个视图中的聚类目标函数是多个目标之一。 NSGA-II，SPEA2，MOEA / D，SMS-EMOA和NSG

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：424kb
    • 提供者：weixin_38686041

  1. 自适应差分进化的新型混合多目标免疫算法

  2. 在本文中，我们提出了一种新的具有自适应差分进化的混合多目标免疫算法，称为ADE-MOIA，其中将差分进化（DE）引入多目标免疫算法（MOIA）结合了它们各自的优势，从而增强了解决各种MOP的鲁棒性。 在ADE-MOIA中，为了有效地将DE与MOIA配合，我们提出了一种新颖的自适应DE算子，其中包括一种合适的父代选择策略和一种新颖的自适应参数控制方法。 在进行DE操作时，分别从当前进化和优势种群中选出两个亲本，以提供正确的进化方向。 此外，根据后代的进化进展和成功率，DE算子中的交叉率和比例因子会

  3. 所属分类：其它

  1. 混合变异克隆选择多目标优化算法

  2. 研究多目标优化问题,针对提高算法的快速性,提出一种混合变异克隆选择多目标优化算法。进化在三个抗体群中进行,不同的抗体群采用不同的变异算子,并通过外部记忆抗体群的更新,来保留进化的最优抗体,避免算法进化后期出现退化现象。算法采用的三种变异算子:高频大尺度高斯变异算子带有振荡性质,能够对Pareto最优解区域进行勘探,单基因小尺度衰减的高斯变异算子能够使优化结果逼近Pareto最优解,均匀变异算子使算法具有局部逃逸能力,能够保证解的多样性。将算法和经典的NSGA-II、ε-MOEA算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：414kb
    • 提供者：weixin_38694674

  1. 多目标进化算法及其在控制领域中的应用综述

  2. 多目标进化算法在求解多目标优化问题方面具有独特的优势.对此, 介绍了多目标进化算法的基本原理,讨论了多目标进化算法的一系列改进方法;论述了近年来多目标进化算法在自动控制领域中的最新研究成果, 并对其未来的发展方向进行了展望.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：237kb
    • 提供者：weixin_38656609
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