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搜索资源列表

  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. 一种求解高维约束优化问题的γ—PSO算法

  2. 一种求解高维约束优化问题的γ—PSO算法 PSO算法，约束优化问题，适应度函数，全局极值，局部极值

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-06
    • 文件大小：364kb
    • 提供者：marx1986

  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. GSO群搜索优化算法(Group Search Optimizer)及其改进算法

  2. GSO群搜索优化算法(Group Search Optimizer)以及它的一个改进算法SGSO算法(Simplified Group Search Optimizer Algorithm)，可用于高维优化问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-08-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhang_w_f

  1. cec2010测试函数源码及文章

  2. CEC2010,用于测试高维优化问题的测试函数集，有MATLAB，C,Java版本

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-10
    • 文件大小：674kb
    • 提供者：math2016

  1. 基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法

  2. 提出一种基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法。首先,通过相似性度量函数计算得到高维空间对象相似度矩阵,并利用近邻法、Floyd最短路径算法将相似度矩阵转换为最短路径距离矩阵;然后,将高维特征变换转化为遗传优化问题,利用特征变换降维后的二维数据进行k-均值聚类,并根据(高维坐标,降维后二维坐标)值进行RBF神经网络训练,当新对象输入时,利用训练好的神经网络对其进行二维映射,通过判断该对象与各聚类簇中心距离的远近获得其归属;最后,通过试验验证了改进相似性度量函数能够有效表达高维数据对象间

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-16
    • 文件大小：856kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 基于局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法

  2. 基于局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法，钱晓宇，方伟，为了提升粒子群优化算法在复杂优化问题, 特别是高维优化问题上的优化性能, 提出了一种基于Solis\&Wets 局部搜索的反向学习竞争粒子群�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：678kb
    • 提供者：weixin_38723236

  1. 一类特殊的优化问题的逐时段解空间压缩算法

  2. 一类特殊的优化问题的逐时段解空间压缩算法，童海滨，，有约束高维优化问题通常具有计算量大，复杂性高的特点，不仅最优解的求解难度较大，仅可行空间的确定亦有相当的难度，本文针对一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：271kb
    • 提供者：weixin_38607971

  1. 一种求解极高维优化问题的并行频繁覆盖随机漂移粒子群优化算法

  2. 一种求解极高维优化问题的并行频繁覆盖随机漂移粒子群优化算法，李琳，方伟，针对极高维优化问题对算法求解速度和求解精度的需要,本文基于GPU框架提出了一种并行频繁覆盖随机漂移粒子群优化(parallel frequently cover

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：820kb
    • 提供者：weixin_38744526

  1. LINGO在电力系统机组组合优化中的应用

  2. LINGO在电力系统机组组合优化中的应用，刘霞，徐浩，电力系统机组组合(UC)问题是一个高维数、非凸、离散、非线性的混合整数优化问题。本文介绍了LINGO软件优化方法以及它在电力机组组合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：278kb
    • 提供者：weixin_38699726

  1. 基于差分演化的果蝇优化算法

  2. 针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题，提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中，对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作，增加种群的多样性，使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证，结果表明，与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比，新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：659kb
    • 提供者：weixin_38690095

  1. 高维多目标多方向协同进化算法

  2. 提出一种高维多目标多方向协同进化算法(HMMCA).该算法利用目标空间内的一组方向向量将多目标优化问题分解成多个方向进行寻优,并提出一种混合变异策略以加强算法在每个方向上的收敛能力;同时,该算法采用改进的交互式模糊支配和拥挤度估计因子来维护外部归档集的规模,增强种群的收敛性和分布性.将该算法与目前性能最好的3种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比实验,所得结果表明HMMCA与其他算法相比具有更好的收敛性和分布性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：466kb
    • 提供者：weixin_38522253

  1. 求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

  2. 求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：404kb
    • 提供者：weixin_38694566

  1. 基于竞赛采样的微免疫优化方法求解约束期望值规划

  2. 这项工作研究了一种生物启发式的微免疫优化算法，以解决一般的单目标非线性约束期望值编程，而无需任何先验分布。 在算法研究中，理论上发展了两个下界样本估计值，以估计个体的经验值。 设计了两种自适应竞赛采样方案来识别给定人群中的那些有竞争性的个体，高素质的个体可以通过这些计划获得较大的采样量。 建立了免疫进化机制以及局部搜索方法来进化当前种群。 对比实验表明，该算法可以有效地解决高维基准问题，具有进一步应用的潜力。

  3. 所属分类：其它

  1. 使用改进的正弦余弦算法解决高维全局优化问题

  2. 使用改进的正弦余弦算法解决高维全局优化问题

  3. 所属分类：其它

  1. 应用于高维优化问题的免疫进化算法

  2. 针对免疫算法在伞局优化过程中多样性不足的问题,提出一种新型的免疫进化算法.随机克隆扩张和多受体随机编辑算了足该算法的主要特色,同时引入改进的超变异算了加强个体的学习能力;提出一种新的算法件能评价准则,以比较不同算法在全局优化中的表现.实验环节中,首先确定了克降扩张比:然后将免疫进化算法与快速克降算法和Opt-IMMALG算法进行比较.结果明,免疫进化算法明显优于另外两种算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：650kb
    • 提供者：weixin_38665814

  1. 求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法

  2. 提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算子根据父代个体的相似度自适应地调整正交表的因素个数和对父代个体进行因素分割的位置,生成具有代表性的子代个体,以更好地搜索空间.此外,新算法利用自适应正交交叉算子生成均匀分布的初始种群,以保证初始群体的多样性.同时引入了局部搜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：725kb
    • 提供者：weixin_38677227

  1. 用于全局优化问题的混合免疫进化算法

  2. 为了克服免疫算法在优化高维多峰函数时存在的早熟收敛问题,提出一种高效的混合免疫进化算法.动态克隆扩张、基于学习机制的超变异和多母体交叉是该算法的主要特点.同时,提出了一种算法性能评价准则,以比较不同算法在优化高维函数时的性能.在实验部分,首先使用经典测试函数测试了混合免疫进化算法的性能;然后,分别在不同的评估次数下比较了自适应差分进化、基本免疫算法和混合免疫进化算法,结果表明免疫进化算法在求解精度、稳定性等方面均明显优于前两种算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：385kb
    • 提供者：weixin_38601390

  1. 阳伞：ES6模块，用于多目标优化问题的交互式可视化-源码

  2. 阳伞 Parasol是一个Javascr ipt库，用于可视化多目标优化问题。 它具有相互链接的曲线图，数据网格和一系列杂波抑制技术，可有效显示高维数据的折衷。 阳伞通过将选择的悖论转化为切实可行的解决方案来辅助决策。 该库基于D3 V5 API并在扩展。 资源资源 参考文献 Raseman，WJ，Jacobson，J.，Kasprzyk，JR，2019年。Parasol：一个开源的交互式并行坐标库，用于多目标决策。 环境建模与软件116，153–163。 用法 节点/ ES6 在您的项

  3. 所属分类：其它

  1. 求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

  2. 针对基本灰狼优化算法在求解高维优化问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点，提出一种基于混沌映射和的精英反向学习策略的混合灰狼优化算法用于解决无约束高维函数优化问题. 该混合算法首先采用混沌序列产生初始种群为算法进行全局搜索奠定基础；对当前种群中的精英个体分别执行精英反向学习策略以协调算法的勘探和开采能力；在搜索过程中对决策层个体进行混沌扰动，以避免算法陷入局部最优的可能性. 选取10个高维(100维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验，结果表明混合灰狼优化算法在求解精度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：210kb
    • 提供者：weixin_38698433
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