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搜索资源列表

  1. 多目标优化遗传算法选择方法的研究与改进.nh

  2. 多目标优化遗传算法 多目标优化遗传算法 多目标优化遗传算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：learnlong

  1. 多目标路径问题寻优算法研究.zip

  2. 多目标优化问题一直是科学和工程研究领域的一个难题和热点问题，在遗传算法应用到这一领域以前，已经产生了许多经典的方法，经典方法在处理大维数、多模态等复杂问题上存在不足。多目标遗传算法具有处理大的问题空间的能力在依次进化过程中可以得到多个可行解，对问题域的先验知识没有要求，对函数定义域的凸性不敏感，这正是经典算法不具备的。所以，应用遗传算法求解多目标问题，是这一领域的发展趋势。 路径问题是网络设计中遇到的最常见的问题之一，寻找指定两点间总长度最短或费用最低的路径。经典的Dijkstra算法能够精确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：good200772044

  1. 多目标进化算法和单目标算法区别与联系

  2. 进化算法的出现为复杂优化问题的求解提供了新的思路，由于它具有智能性、 通用性、稳健性、本质并行性和全局搜索能力，己在各个领域得到了广泛的成功 应用.本文从生物个体与环境、个体与个体之间的竞争与协作关系出发，首先针 对无约束多目标优化问题提出了相应的进化模型与算法，然后分析了已有多目标 进化算法的收敛性，给出了衡量不同算法性能的定量性能指标;考虑到实际问题 往往是带有多约束的优化问题，针对约束优化问题提出了基于双群体的差分进化 算法，并将一种多目标进化算法用于灰度图像和彩色图像的色调处理之中;最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-01
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：walk123456

  1. 多目标优化遗传算法的收敛性定义及实例研究

  2. 寻找非劣解集合是遗传算法求解多目标优化问题的目标, 而标准的遗传算法收敛性分析方法对多目标遗传算法的分析 并不合适。本文利用有限马尔科夫链给出了遗传算法求解多目标优化问题的两个收敛性定义, 并给出了一个实例研究及进一步的 工作计划。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-13
    • 文件大小：300032
    • 提供者：wocaowogan

  1. 收敛性极佳的经典多目标优化算法NSGA2源码

  2. 收敛性极佳的经典多目标优化算法NSGA2源码。用c++实现的。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-06-01
    • 文件大小：25600
    • 提供者：binbin22843370

  1. NSGA2-多目标优化算法

  2. 多目标优化算法NSGA2，有效地实现多目标优化，很完整的程序，被调试通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-24
    • 文件大小：380928
    • 提供者：liumake001

  1. 多目标优化进化算法程序

  2. 基于NSGA-2思想的多目标优化程序，采用进化算法处理多目标实值优化问题

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-08-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：shrek8611

  1. 基于遗传算法的BP神经网络在多目标优化中的应用

  2. 遗传算法，BP神经网络，算法改进，算法融合，在多目标优化中的应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：frr001

  1. 用于约束多目标优化问题的热力学遗传算法

  2. ：为了保持所求得的约束多目标优化问题Pareto最优解的适应度与多样性，在NSGA-II基础上提出了一种 用于求解有约束的多目标优化问题的热力学遗传算法。结合热力学中自由能与熵的概念，利用热力学中熵与能 量的竞争来保持种群的适应度与多样性的平衡，设计了热力学算子。根据非支配排序Pareto分层结构建立分层 小生境来改进选择算子，弥补了选择算子不足。实验结果表明：该算法不仅得到的解在空间分布均匀，收敛性 好，同时解集具有较广的分布空间。

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2011-11-28
    • 文件大小：251904
    • 提供者：hc315

  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：692224
    • 提供者：winky

  1. 多目标优化进化算法（MOEA）库 C++语言

  2. C++实现的多目标进化算法库，包括常见较为经典的MOEA算法，如NSGA，NPGA，SPEA等算法。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-13
    • 文件大小：123904
    • 提供者：zengyujiao010

  1. 基于遗传算法求解多目标优化问题Pareto前沿

  2. 对于基于pareto的多么目标优化问题。引入了当前研究多目标优化的新方法—基于遗传算法求解问题的求解，讨论了该方法要解决的关键问题—多样性保持及解决策略，并给出了一个求解解集的新算法，算法简单、高效、鲁棒性强。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-27
    • 文件大小：162816
    • 提供者：asdcandou

  1. 考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究

  2. 文章提出了一种考虑风电随机模糊多重不确定性的电力系统多目标调度计划新模型和相应的算法。首先，依据风电并网后 的电力系统不确定环境实际提出以随机模糊变量描述风电功率，以区间形式表述负荷预测的不确定性

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2014-01-13
    • 文件大小：663552
    • 提供者：glory0705

  1. 多目标遗传算法求解认知无线电性能优化问题

  2. 多目标遗传算法求解认知无线电性能优化问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38550146

  1. mgo：用于多目标优化的纯函数遗传算法-源码

  2. mgo：用于多目标优化的纯函数遗传算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_42138139

  1. jenetics：Jenetics-遗传算法，遗传规划，进化算法和多目标优化-源码

  2. 犹太人 Jenetics是使用现代Java编写的遗传算法，进化算法，遗传编程和多目标优化库。 它的设计清楚地分离了算法的几个概念，例如Gene ， Chromosome ， Genotype ， Phenotype ， Population和适应度Function 。 Jenetics允许您在不进行调整的情况下最小化和最大化给定的健身功能。 与其他GA实现相反，该库使用演化流（ EvolutionStream ）的概念来执行演化步骤。 由于EvolutionStream实现了Java Stre

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42101237

  1.  一种求解多目标优化问题的粒子群算法的研究

  2. 为改善多目标粒子群算法的收敛性和多样性，通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的研究，采用随机选取和评估选取相结合的方法选取全局极值和个体极值，提出了一种可用于解决多目标优化问题的粒子群优化算法，从而实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索，仿真实验结果证明算法是有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：915456
    • 提供者：weixin_38730821

  1. 人工关节多目标优化算法研究

  2. 针对传统机器人关节难以满足现代机器人越来越高的性能需要，根据仿生学原理，模拟生物体结构设计了人工肌肉驱动的仿生膝关节。为了使仿生膝关节在要求的运动范围内有最优的有效力传动性能，建立了该仿生膝关节传动角的多变量非线性数学优化模型，对其仿生结构进行了结构优化。通过仿真对比分析，优化后的结构比优化前的结构在有效力传动性能方面有了较大提高。本文为仿生关节的设计及优化提供了一种新的思路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743737

  1. Platypus：一个用于多目标优化的免费开源Python库-源码

  2. 鸭嘴兽 什么是鸭嘴兽？ Platypus是Python中的演化计算框架，重点是多目标演化算法（MOEA）。 它通过提供用于多目标优化的优化算法和分析工具，与现有的优化库（包括PyGMO，Inspyred，DEAP和Scipy）不同。 它目前支持NSGA-II，NSGA-III，MOEA / D，IBEA，Epsilon-MOEA，SPEA2，GDE3，OMOPSO，SMPSO和Epsilon-NSGA-II。 有关更多信息，请参见我们的或我们的。 例 例如，在鸭嘴兽中使用单个实值决策变量优化一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：412672
    • 提供者：weixin_42165712

  1. 基于遗传算法的计算机通信网络可靠性多目标优化设计

  2. 随着科学技术的不断进步，计算机通信网络随之也迅速发展起来，因此对计算机通信网络的可靠性的要求也越来越高，行之有效的方法就是在确保计算机通信网络可靠性的基础上减少其链路成本费用，本章对遗传算法进行了扼要介绍，对计算机通信网络进行了基于遗传算法的多目标优化设计，并通过实例仿真说明了该方法的有效性，运用该算法大大降低了链路成本，提高了网络可靠性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1012736
    • 提供者：weixin_38734276
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