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  1. 多目标粒子群优化算法研究

  2. 描述多目 标粒子群优化算法(MOPSO) 的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO 的研究进展,最后对该 算法未来的研究进行了分析和展望.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-20
    • 文件大小：145408
    • 提供者：wjty6512

  1. 粒子群算法的改进与应用研究

  2. 本文从粒子群算法的基本原理、参数选择及应用等方面着手，通过对传统的粒子群算法收敛较慢、易陷入局部最优的问题的研究，提出了一种基于参数调整的改进方法，调整了传统的粒子群算法中的参数，使粒子寻优过程中速度与方向的变异随着迭代次数的变化而变化，这样可以加强粒子在寻优过程晚期的搜索能力，运用Schaffer’S测试函数进行仿真，结果证明这种改进的方法是可行和有效的。

  3. 所属分类：其它

  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. 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. 多目标智能优化算法及其应用pdf

  2. 《多目标智能优化算法及其应用》系统地介绍了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地介绍多目标智能优化算法的最新研究进展。全书共分为8章，主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-01-24
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：gyn18744026959

  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. 多目标粒子群优化算法研究

  2. 描述多目 标粒子群优化算法(MOPSO) 的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO 的研究进展,最后对该 算法未来的研究进行了分析和展望.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：137216
    • 提供者：alwgg

  1. 基于多目标优化的采煤机滚筒最优运动参数的动态匹配

  2. 为了实现滚筒采煤机无人自动化采煤时滚筒截割性能综合最优,分析研究了不同采煤性能指标随滚筒运动参数即牵引速度和滚筒转速的变化规律,建立了各性能指标的评价模型。选取运动参数为设计变量,建立了以不同性能指标为分目标的多目标优化模型,在约束条件下利用基于模拟退火的粒子群优化算法进行了优化计算,得到了不同煤层硬度下综合性能最优的运动参数,分析优化结果后得到了最优运动参数随煤层硬度的变化规律。最后比较了只调节牵引速度的传统采煤机滚筒运动参数和牵引速度、滚筒转速联合调速的综合性能最优的运动参数匹配下截割性能的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：465920
    • 提供者：weixin_38628183

  1. 基于多目标粒子群算法的网格工作流调度研究

  2. 网格环境的特点是开放性和动态性,网格资源、用户和管理策略都可能随着时间动态地发生变化,因此,需要重点解决网格工作流调度系统中的多目标优化问题。将多目标粒子群优化算法应用于求解网格工作流调度中的多目标优化问题,并尝试对MOPSO算法进行改进,以更好地适应网格工作流调度系统。实验表明,该算法是可行的且具有良好的可扩展性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：519168
    • 提供者：weixin_38657102

  1. 判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习

  2. 针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：872448
    • 提供者：weixin_38508821

  1. 基于新颖粒子群算法高效VIENNA整流器的研究

  2. 传统L滤波存在滤波效果较差等缺点，设计LCL滤波器进一步降低高频开关频率的谐波损耗。当整流器的控制参数数量和优化目标函数增多时，传统粒子群优化算法（PSO）调节滤波器和控制器参数会出现迭代收敛不稳定等缺点，提出一种多目标多群体多位置多速度粒子群算法（MMMMPSO），可以有效优化三相VIENNA整流器设计参数，提高系统的动态和稳态特性。最后仿真和实验验证了该整流器的高效性及MMMMPSO的正确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：704512
    • 提供者：weixin_38628175

  1. 铜带生产负荷优化的混合多目标人工蜂群算法

  2. 为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化，建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 该问题的提出有两个目的，即最大程度地减少原材料的总成本和最大程度地增加投入熔炉的废料量。 本文提出了一种求解混合模型的新方法，称为混合多目标人工蜂群（HMOABC）。 HMOABC算法是一种新的基于群体智能的多目标优化技术，其灵感来自于蜜蜂的智能觅食行为，归一化目标值和多样化选择（SNOV-DS）的总和以及非优势排序方法。 研究了两个测试示例，并与其他自然启发性技术（包括非支配排序遗传算法II（NSGA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：540672
    • 提供者：weixin_38595528

  1. 鲁棒动态多目标车辆路径优化方法

  2. 对于动态多目标车辆路径问题，通常将车辆的等待时间，服务车辆的数量，路线的总距离作为优化目标。 除上述目标外，本文还重点研究了导致环境污染和能源消耗的燃油消耗。 考虑车辆的负载和行驶距离，建立了相应的碳排放模型，并将其作为优化目标。 随后，对具有困难时间窗口并随机出现的动态客户的动态多目标车辆路径问题进行了建模。 在现有的规划方法中，当出现新的服务需求时，会触发全球车辆路线优化方法来寻找非服务客户的最佳路线，这非常耗时。 因此，提出了一种鲁棒的两阶段动态多目标车辆路由方法。 该新方法的三个亮点是：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1047552
    • 提供者：weixin_38617297

  1. 铜带生产负荷优化的混合多目标人工蜂群算法

  2. 为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化，建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 解决该问题的目的有两个，目的是使原料的总成本降至最低，并使投入熔炉的废料量最大化。 本文提出了一种求解混合模型的新方法，称为混合多目标人工蜂群（HMOABC）。 HMOABC算法是一种新的基于群体智能的多目标优化技术，其灵感来自于蜜蜂的智能觅食行为，归一化目标值和多样化选择（SNOV-DS）的总和以及非优势排序方法。 研究了两个测试示例，并与其他自然启发技术（包括非支配排序遗传算法II（NSGAII）和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38677260

  1. 镁砂熔炼过程全厂电能分配实时多目标优化方法研究

  2. 镁砂熔炼过程具有多工况、群炉并行生产、高能耗等特点.在全厂供电容量约束下,为了最大化能源使用效率,需要根据全厂每台炉子的工况变化实时分配电能,实现全厂镁砂单位能耗与平均品位的多目标优化.本文基于最小二乘支持向量机技术建立了镁砂熔炼过程全厂电能分配优化模型.根据不同工况下降低镁炉供电量对镁砂熔炼过程的影响程度,提出了基于工况优先级的电能分配策略.根据主熔工况下镁砂产量与品位指标函数的特性分析,推导出主熔工况下电能分配模型决策变量维数缩减的条件.为了提高多目标优化算法的运行效率,设计了一种快速非支配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1012736
    • 提供者：weixin_38745925

  1. pyswarms：Python中用于粒子群优化的研究工具包-源码

  2. PySwarms是用于Python中的粒子群优化（PSO）的可扩展研究工具包。 它适合希望在问题中实施PSO的高层声明接口的群体情报研究人员，从业人员和学生。 PySwarms启用了PSO的基本优化以及与群体优化的交互。 在下面查看更多功能！ 免费软件： MIT许可证 文档： : 。 Python版本： 3.5及更高版本 产品特点 用于粒子群优化的高级模块。 有关所有优化器的列表，请单击。 内置目标函数以测试优化算法。 成本历史和粒子运动的绘图环境。 超参数搜索工具可优化群体行为。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：weixin_42099936

  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. 基于HMOPSO的数控切削参数优化模型的建立与仿真

  2. 为了解决目前大多数工厂对于切削参数的确定仅依靠工人个人经验或者参考手册，难以实现切削参数最优化选择的问题，文中对数控切削参数优化进行了研究，结合实际机床和道具的约束建立了一个以最大生产率及最低生产成本为优化目标的数学模型。并采用混合多目标粒子群优化算法对该数学模型进行最优化求解，其结合了多目标粒子群优化算法以及模拟退火算法，在保证了较快收敛速度的同时避免算法陷入了局部最优解。最后通过实例仿真对该模型进行验证，仿真结果显示该模型能够对数控切削参数进行优化求解。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38609693

  1. 基于时滞灵敏度和多目标优化的广域电力系统稳定器参数设计

  2. 针对广域电力系统稳定器应用过程中信号具有时滞的问题，基于Pade近似与阻尼转矩分析法推导得到一个特征根相对于时滞的灵敏度指标，进而采用多目标粒子群优化算法求解综合考虑该灵敏度指标与系统阻尼的广域电力系统稳定器参数优化问题，实现对时滞具有较好鲁棒特性的广域电力系统稳定器参数设计。在搭建的信息电力融合系统平台中以2区4机系统为例，研究了不同时滞下控制器的控制效果。时域仿真结果表明，所提控制器参数设计方法对广域信号时滞的波动有较好的鲁棒特性，当广域测量系统的传输时滞在一定的范围内变化时，控制器依然能够

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38620959

  1. 基于局部搜索与混合多样性策略的多目标粒子群算法

  2. 为了提高算法的收敛性与非支配解集的多样性, 提出一种基于局部搜索与混合多样性策略的多目标粒子群 算法(LH-MOPSO). 该算法使用增广Lagrange 乘子法对非支配解进行局部搜索以快速接近Pareto 最优解; 利用基于 改进的Maximin 适应值函数与拥挤距离的混合多样性策略对非支配解集进行维护以保留解的多样性, 同时引入高斯 变异算子以避免算法早熟收敛; 最后针对多目标约束优化问题, 给出一种有效的约束处理方法. 实验研究表明该算法 具有良好的优化性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：391168
    • 提供者：weixin_38733676
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