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  1. 配电网无功优化寻优算法

  2. 利用配电网络具有树状层次结构的特点,提出了一种逐层筛选寻优的配电网无功优化算法。 文中将辐射网逐层分解为随电压线性变化的等值负荷,并推导了等值负荷参数递推计算的方法;对 含电容器、变压器分接头的控制策略空间也进行逐层分解,将每一个子策略映射到一组等值负荷参 数,通过淘汰每一层无功电压负荷参数相似而局部有功网损较大的子策略,有效压缩了策略筛选空 间,实现了自底向上的逐层筛选寻优。通过选取合适的参数,能保证算法在实现快速计算的同时具 备全局寻优能力。另外,该算法优化结果具有确定性,不存在初值选取和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-17
    • 文件大小:202kb
    • 提供者:zjk09
  1. 鱼群算法解决函数寻优问题

  2. 在MATLAB环境下编辑的用鱼群算法解决函数寻优问题,运行通过,寻优效果很好
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-03-16
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:g315465646
  1. 基于量子遗传算法的函数寻优算法

  2. 量子遗传算法(quantum genetic algorithm)是量子计算与遗传算法相结合的产物,是一种新发展的概率进化算法。遗传算法是处理复杂优化问题的一种方法,模拟生物进化。量子计算采用量子态作为基本的信息单元,利用量子态的叠加、纠缠和干涉等特性,通过量子并行计算可以解决经典计算中的NP问题。
  3. 所属分类:电信

  1. 面向应用的快速多峰寻优算法.pdf

  2. 工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点,现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程,多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法, 能有效利用易于获得的先验参数,如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性,使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析,结果表明,对复杂多峰函数,该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-09-27
    • 文件大小:378kb
    • 提供者:zhuifengger
  1. 蚁群算法解决31城市的TSP问题

  2. 蚁群算法解决31城市的TSP问题,已检查,能够在Matlab上完美展现。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-04-10
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:u010242256
  1. 基于量子遗传算法的函数寻优算法

  2. 基于量子遗传算法的函数寻优算法,有助于遗传算法和matlab语言学习,有什么问题可以私信我
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-01-21
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:u011421398
  1. 粒子群算法的寻优算法

  2. 粒子群算法的寻优算法,有助于粒子群算法和matlab语言学习,有什么问题可以私信我
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-01-22
    • 文件大小:718kb
    • 提供者:u011421398
  1. java遗传算法寻找最优路径

  2. 该代码很好的实现了用遗传算法寻优最优路径问题
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-01-01
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:byl19910806
  1. 无约束的非线性函数极值寻优问题的粒子群算法实现(matlab代码)

  2. 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。对于无约束的非线性函数极值寻优问题,采用粒子群算法进行解决,快速、准确且鲁棒性好。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:34kb
    • 提供者:julengdong2179
  1. 一维函数全局寻优的粒子群算法实现(matlab代码)

  2. 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。对于一维函数的最小值寻优问题,MATLAB提供了多种函数。基于一维函数的全局最小模型,采用fmincon、fminbnd和GlobalSearch分别进行求解,以实现快速地寻找全局最小。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:julengdong2179
  1. 基于渐进寻优特点的复合形法改进

  2. 基于渐进寻优特点的复合形法改进,李春明,,渐进寻优是指在约束优化方法中,不在当前点寻优方向寻得极值点即改变寻优方向,也指间接解法的序列极值点逼近于优化问题的极值点
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-12
    • 文件大小:340kb
    • 提供者:weixin_38538264
  1. 最短时限指派问题的逐步寻优算法

  2. 最短时限指派问题的逐步寻优算法,黄 志,丁根宏,最短时限指派问题是一类具有重要现实意义的指派问题.建立了其多目标规划的数学模型,并转化为与其等价的单目标规划模型.给出了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-12
    • 文件大小:413kb
    • 提供者:weixin_38573171
  1. MATLAB中的各种寻优方法

  2. MATLAB中的各种寻优方法的代码,多种经典方法,包含二分法、黄金分割法、牛顿法、拟牛顿法等等,寻优问题中一定有一款你可以用到的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-30
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:sh_shiheng
  1. 多分区多期望目标寻优的火电机组负荷分配问题

  2. 多分区多期望目标寻优的火电机组负荷分配问题,邓鹏,于继来,现有的火电机组负荷分配方案,通常由全系统燃料耗量和排污总量最小化寻优方式制定,尽管考虑了火电机组的能耗与排放特性,但忽略
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-29
    • 文件大小:601kb
    • 提供者:weixin_38625351
  1. 采用智能优化算法寻优问题求解

  2. matlab采用智能优化算法对函数最优进行求解,求解时一个主函数,一个调用函数
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2019-02-22
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:zwjhd2016
  1. 量子遗传算法在地震资料寻优中的应用

  2. 量子遗传算法QGA以量子理论为基础,利用量子位编码代替经典遗传算法的二进制位编码,利用量子旋转门定向更新种群,使得算法具有一定的内在并行运算能力和量子的隧道效应,从而加快了搜索速度,改善了收敛速度,并具有更强的全局寻优能力。针对地球物理反演问题的非线性、多极值特点,将QGA引入一维反演中,根据实际参数的多少以及问题的复杂性确定种群的大小,通过种群的量子位编码表示,量子位测量得到对应的二进制值,继而得到相应的正演模型参数值,在计算种群拟合值和保留最优值后,再利用量子旋转门定向更新种群,最后进入下一
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-14
    • 文件大小:175kb
    • 提供者:weixin_38647517
  1. 模拟退火算法解决二维路径规划寻优问题子函数

  2. 模拟退火算法解决二维路径规划路径寻优问题,这里上传子函数, 代码并非本人所写,可能版本不同运行时需要细微修改。在于解决路径规划的路径寻优问题,,需要打开后自行保存运行
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:Leelee__
  1. 模拟退火算法解决二维路径规划寻优问题

  2. 模拟退火算法解决二维路径规划路径寻优问题,这里上传主函数, 代码并非本人所写,可能版本不同运行时需要细微修改。在于解决路径规划的路径寻优问题,,需要打开后自行保存运行
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:Leelee__
  1. 蚁群算法解决二维路径规划路径寻优问题

  2. 代码并非本人所写,可能版本不同运行时需要细微修改。在于解决路径规划的路径寻优问题,包含了代码和数据,需要打开后自行保存运行。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:Leelee__
  1. 基于序贯相似性和布谷鸟寻优的敦煌壁画修复算法

  2. 针对Criminisi算法在修复敦煌壁画时易出现错误填充、修复效率较低等问题,提出了一种基于序贯相似性和布谷鸟寻优算法结合的敦煌壁画修复方法。首先采用P-Laplace算子重新定义数据项,改进了优先权计算方法,避免了优先权频繁趋于0的问题;其次引入动态阈值序贯相似性检测算法进行匹配块的搜索,提高了壁画修复效率;为了使匹配块选择更加合理,再利用布谷鸟寻优算法确定最佳匹配块;最后通过迭代更新完成壁画修复。通过对敦煌壁画的修复实验表明,本文方法相比于同类比较算法,取得了较好的主客观修复效果,并且修复效
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:24mb
    • 提供者:weixin_38514732
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