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搜索资源列表

  1. 多目标问题及多目标进化算法.ppt

  2. 这是一个多目标优化的ppt 主要是关于遗传进化算法的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-03
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：lihuanhuan2009

  1. 多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现

  2. 求解多目标线性规划的基本思想大都是将多目标问题转化为单目标规划，本文介绍了理想点法、线性加权和法、最大最小法、目标规划法 ，然后给出多目标线性规划的模糊数学解法 ，最后对每种解法给出例子，并用Matlab软件加以实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-31
    • 文件大小：241kb
    • 提供者：zzwmis

  1. 向量估计微粒群算法用来处理多目标优化问题

  2. 微粒群算法的一个应用在处理多目标问题上的一个新的算法，针对目标函数的数目，每个微粒群算法处理一个目标函数，同时还要实现信息的共享，是处理多目标问题的一个有效的优化方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-09
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：gengnana

  1. 数学建模LINGO处理多目标问题

  2. LINGO处理对目标优化问题 LINGO除具有LINDO的全部功能外，还可用于求解非线性规划问题，包括非线性整数规划问题;内置建模语言，允许以简练、直观的方式描述较大规模的优化问题，所需的数据可以以一定格式保存在独立的文件中。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：talentmxz

  1. 遗传算法求解多目标问题的有关方法综述

  2. 遗传算法需要一个标量的适应度信息才能进行计算，所以很自然的都会想到将所有的目标函数用加法，乘法或者其他的各种可能想出来的数学方法综合成为一个单一目标。但是这种方法存在明显的问题，首选是在目标函数取值范围内必须能够提供精确的信息，以避免其中的一个目标函数会明显优于其他值，这就要求我们至少在某种程序上可以估计出每个目标函数的取值，而这对于现实的问题往往会是一个相当昂贵的，无法承受的过程。但是，如果将所有目标函数综合起来的方法确实可行，那它不仅仅是一个最简单的方法，而且也将是最有效的方法，因为不再需

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-07
    • 文件大小：83kb
    • 提供者：weiwei121451070

  1. 粒子群多目标优化算法

  2. 粒子群算法求解多目标问题，主要解决优化问题，适合新手学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-01
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_41937412

  1. 多目标优化遗传算法

  2. 遗传算法求解多目标问题，其中将多目标问题转化为加权的单目标问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-02
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_41937412

  1. 多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现

  2. 目标线性规划的基本思想大都是将多目标问题转化为单目标规划，本论文介绍了理想点法、线性加权和法、最大最小法、目标规划法。包含原理，代码，小论文格式，适合资源配置，系统优化初学者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：231kb
    • 提供者：weixin_41036449

  1. 抵港时间不确定的多目标泊位-岸桥分配

  2. 针对不确定性因素造成的船舶提前或延迟到港的问题,考虑船舶抵港时间不确定性,建立以船舶在港时间和港口装卸成本最小化为目标的泊位-岸桥分配非线性混合整数多目标规划模型,利用优化技术处理非线性多目标问题.研究结果表明:模型能有效减少船舶抵港时间不确定性对港口运营造成的损失,优化船舶装卸操作成本和船舶在港作业时间,为集装箱码头提供了更合理的解决方案.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：753kb
    • 提供者：weixin_38740848

  1. 智能微电网中利用粒子群算法实现多目标优化（有完整数据可运行）.zip

  2. 智能微电网中对多目标问题的优化，采用粒子群的完美验证，有详细注释，可以借鉴

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-05
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：xl_love_rain

  1. matlab开发-7多目标问题

  2. matlab开发-7多目标问题。该文件包括van valedhuizen的测试套件的7个标准功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 蜻蜓算法_解决单目标、离散和多目标问题的一种新的元启发式优化技术.pdf

  2. 这是英文文献，蜻蜓算法_解决单目标、离散和多目标问题的一种新的元启发式优化技术，算法主要是受蜻蜓觅食行为和迁徙行为所启发，在静态的觅食行为中，蜻蜓所觅食寻找的猎物看作是整个优化域的最优解，在动态的迁徙行为中，蜻蜓所要迁徙的目的地看作是整个优化域的最优解。

  3. 所属分类：深度学习

  1. 基于多目标优化的免疫遗传算法在Matlab环境中的实现.pdf

  2. 多目标优化的免疫遗传算法，通常多目标问题中各个目标函数不可能找到使每个函数都同时满意的解，而只能是在各目标函数之间进行协调折衷［１］。在过去的一段时间里，国内外学者提出了许多的多目标优化算法。如文献［２］提出了ＳＰＥＡ充分利用ｐａｒｅｔｏ最优解的概念，将种群的最优个体储存在种群外，通过不断更新而获得ｐａｒｅｔｏ最优解，但该方法获得在各个子目标都同时达到最少值的ｐａｒｅｔｏ最优解所在区域内，所获ｐａｒｅｔｏ最优解较少；

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：203kb
    • 提供者：dou986532

  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. Genetic:多目标问题和使用pymoo的遗传算法实现-源码

  2. 遗传的 多目标问题和使用pymoo的遗传算法实现

  3. 所属分类：其它

  1. 一种多模式多目标问题的自组织多目标粒子群优化算法

  2. 一种多模式多目标问题的自组织多目标粒子群优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：560kb
    • 提供者：weixin_38552305

  1. 基于归一化排序的粒子群优化器，用于多目标优化

  2. 对于具有三个以上冲突目标的多目标问题，几乎所有解决方案都不是Pareto主导的。 因此，解决方案的比较是许多目标优化中的关键问题。 提出了一种简单有效的基于归一化排序度量的方法来比较解决方案。 所有解决方案均按每个目标的归一化适应度值之和排序。 对于最小的优化问题，较小的值的解决方案被认为是一个很好的解决方案。 为了增强所有解决方案的总体多样性，每个目标的小值解决方案和适合度更高的解决方案都保存在档案中，并在每次迭代时进行更新。 该排序指标还用于粒子群优化算法中，以解决多目标和许多客观问题。 利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：360kb
    • 提供者：weixin_38680957

  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. MultiObjectiveProjects:一个包含各种多目标问题的实现的存储库-源码

  2. 多目标项目 概括 一个包含各种多目标问题的实现的存储库，其主要目的是研究多种约束处理技术（CHT）对约束问题的影响。 这里的主要算法是MOEA / D，它与R包MOEA / Dr一起使用。 问题 马自达汽车问题 基于现实世界的汽车结构设计优化的基准问题。 它的主要思想是通过最小化总重量和最大化通用厚度零件的数量来优化3辆汽车的结构。 主要特征： 离散问题。 2个目标。 222设计变量。 54个约束函数 基准网站： 月球着陆问题 月球着陆器着陆点选择的基准问题。 这里的目标是找到更适合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：135mb
    • 提供者：weixin_42132598

  1. 动态环境中的人工免疫系统解决时变非线性约束多目标问题

  2. 本文提出了一种改进时变非线性多目标约束优化的动态环境人工免疫系统，动态跟踪维数可变的时变非线性多目标约束优化的帕累托面。在一个执行周期内，其依次执行T， B和M模块。第一个模块被用于动态监测环境是否变化，同时同时历史信息产生了现代环境的初始人群；第二模块是一个用于搜索当前环境的Pareto面的优化环，在此之后，进化群体被划分为若干子群体，每个子群体依赖于群体的过多抑制冗余的个体和进化存活的个体；最后一个模块临时保存和更新当前环境中获得的最好个体，并协助产生下一环境的初始人群。这些动态特征和比较性

  3. 所属分类：其它

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