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  1. 07年数学建模B题论文

  2. 对于该问题，首先建立了一个多目标优化模型对问题一进行了讨论，对于数据处理我们又将多目标函数通过分层讨论，建立了分层结构优化模型。通过 MATLAB软件基于向量的方法算出了每两个站点之间的所有可行线路，再通过MATLAB 软件编程求解得出了两站点之间的最优线路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-02
    • 文件大小：412672
    • 提供者：Myanswer1987

  1. 柔性车间作业调度最新论文

  2. 最新的柔性车间作业调度论文，对多目标优化提出了新的解决方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-23
    • 文件大小：545792
    • 提供者：brandyhong

  1. 基于PSO的多目标优化算法研究及应用

  2. 此书为浙江大学的一篇博士学位论文，详细介绍了PSO（粒子群算法）的原理及多目标优化的实现，对PSO感兴趣的读者可参阅此书。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-18
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：hustccb

  1. 多目标优化相关论文-含多种优化方法

  2. 这是有关多目标优化的论文，有常用优化方法，欢迎参考。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-30
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zhzhan_scut

  1. 认知引擎和多目标优化

  2. 一些关于认知引擎和多目标优化的论文，对于研究认知引擎有很大的帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-14
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：showonlady1

  1. 多目标粒子群优化算法研究

  2. 多目标粒子群优化算法研究的一片不错的论文

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：313344
    • 提供者：lmy8509

  1. 基于粒子群算法的多目标函数优化问题研究

  2. 基于粒子群算法的多目标函数优化问题研究论文一篇

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lmy8509

  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：646144
    • 提供者：lan0743021108

  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：86
    • 提供者：checkpaper

  1. NSGA - II：多目标优化算法

  2. NSGA-II： nondominated sorting genetic algorithm II，非支配排序遗传算法，是一个有名的多目标优化算法。该程序实现了该算法。 NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-09-18
    • 文件大小：47104
    • 提供者：qwerty200696

  1. 粒子群优化算法的改进与应用

  2. 粒子群优化算法是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群 集智能算法，是进化计算领域中一个新的分支。它的主要特点是原理简 单、参数少、收敛速度较快、易于实现。因此，该算法一提出就吸引了 的广泛关注，逐渐成为一个新的研究热点。目前，粒子群优化算法应用 于神经网络的训练、函数优化、多目标优化等领域并取得了较好的效果， 有着广阔的应用前景。 论文的主要工作有 对粒子群优化算法的理论基础和研究现状作了简要的介绍，分 析了粒子群优化算法的原理及算法流程，对算法参数的选择做了详细的 研究，并进行了相应的仿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chinhape

  1. 多目标粒子群算法matlab源程序

  2. 粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-09
    • 文件大小：460800
    • 提供者：jueqingnikong

  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：236544
    • 提供者：weixin_41036449

  1. 基于反向学习模型的多目标进化算法_王亚辉.pdf

  2. 多目标问题的进化算法, 论文深入浅出, 写的很不错, 是一篇不错的好文章, 需要学习进化算法与多目标优化问题的同学可以参考

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-27
    • 文件大小：344064
    • 提供者：caicuishuang

  1. 多目标优化粒子群算法，目前看到过的讲的最详细最易懂的论文，强烈建议初学者学习，论文内含代码以及算例

  2. 多目标优化粒子群算法，目前看到过的讲的最详细最易懂的论文，强烈建议初学者学习，论文内含代码以及算例

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-04-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_36341912

  1. 一些关于粒子群算法的文献-基于粒子群算法求解多目标优化问题.pdf

  2. 一些关于粒子群算法的文献-基于粒子群算法求解多目标优化问题.pdf 关于粒子群算法的一些期刊论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：227328
    • 提供者：weixin_39841365

  1. 多目标优化的Pareto解的表达与求取.pptx

  2. 关于多目标优化问题MOP中帕累托解的求取方法介绍，内容来源于一篇中文的学位论文中的内容，希望对大家在多目标优化问题的求解上有一定的帮助。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_43411245

  1. 多目标优化论文

  2. 基于偏好的多目标优化水库防洪调度调查研究与实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-11
    • 文件大小：406528
    • 提供者：cartoon11

  1. kaushik_2018_multi-dex:“基于多目标模型的策略搜索以稀疏奖励实现数据有效学习的源代码”（CoRL 2018）-Search source code

  2. 多DEX算法 论文： 抽象的： 机器人技术中用于强化学习的数据效率最高的算法是基于模型的策略搜索算法，该算法在学习机器人的动力学模型与优化策略之间交替进行，以在模型及其不确定性给定的情况下最大化期望的回报。 但是，当前的算法缺乏有效的探索策略来处理稀疏或误导性的奖励方案：如果在初始随机探索期间它们没有遇到任何具有正奖励的状态，则解决该问题的可能性很小。 在这里，我们提出了一种新颖的基于模型的策略搜索算法Multi-DEX，该算法利用学习到的动态模型来有效地探索任务空间，并在几集中以稀疏奖励来解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134878

  1. dmosopt:MO-ASMO的分布式控制器，一种基于代理的多目标优化算法-源码

  2. 莫阿斯莫 这是MO-ASMO的独立版本，MO-ASMO是基于代理的多目标优化算法。 快速入门：请运行ZDT1 / ZDT1_MOASMO.py以开始您的第一次运行。 有关MO-ASMO的更多信息，请阅读该论文。 如果您在自己的研究中使用该代码，请引用它。 Gong，W.，Q. Duan，J. Li，C.Wang，Z.Di，A.Ye，C.Miao，and Y.Dai（2016），基于多目标自适应代理建模的大型参数估计优化，复杂的地球物理模型，水资源。 Res。，52（3），1984-2008。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_42116847
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