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搜索资源列表

  1. 多目标进化算法对模糊系统解释性的研究应用

  2. 多目标进化算法对模糊系统解释性的研究应用

  3. 所属分类：FTP

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：dapengo

  1. 多目标进化算法及其应用研究

  2. 多目标进化算法及其应用研究多目标进化算法及其应用研究

  3. 所属分类：FTP

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：dapengo

  1. 多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究

  2. 多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究

  3. 所属分类：HP

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：dapengo

  1. 进化多目标优化算法研究

  2. 如题。。。。。。。。。。。。。。进化多目标优化算法研究，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yukang116

  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：646144
    • 提供者：comkty

  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. 多目标问题及多目标进化算法

  2. ppt的，觉得其中关于Pareto解讲的很通俗易懂。 有兄弟说，论坛里已经有了。 1、我不知道论坛里已经有了 2、这个资料是从其他地方找的，不是从本论坛中下的 3、如果已经有了，可以下你看到的那一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-07
    • 文件大小：334848
    • 提供者：xiaoyue_a

  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. 多目标进化算法研究ppt文档

  2. 多目标进化算法研究，多写多目标方面论文有一定的参考价值！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-18
    • 文件大小：332800
    • 提供者：delphi308

  1. 多目标进化算法研究pdf

  2. 遗传算法研究，一本很好的算法pdf书籍！！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：delphi308

  1. 高维多目标进化算法及其软件平台研究

  2. 高维多目标进化算法及其软件平台研究.提供具体多目标平台的搭建过程

  3. 所属分类：系统集成

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：clown147

  1. 基于多目标进化算法的多距离聚类研究

  2. 传统的聚类算法通常基于单一的距离度量而设计，如何将多种距离度量有机融合在一起是当前面临的一个挑战。提出了一种基于多目标进化算法的多距离度量聚类框架(multiobjective evolutionary multiple distance measure clustering，MOMDC)，并使用欧氏距离和Path距离来设计实际框架。该框架首先将数据集分别用两种距离测度预聚类，而后将预聚类结果做合并，以降低问题的规模；其次分别计算子类间的两种距离关系；最后使用多目标进化算法在两种距离空间中并行

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_28339273

  1. 锚护网络结构多目标进化优化设计方法研究

  2. 针对煤矿巷道锚护网络结构复杂等问题,基于安全、经济和效率等要素的影响,对锚护网络的支护质量、成本和时间三个目标建立了函数模型,运用非支配排序的多目标遗传算法进行求解,得出了针对顶底板移近量、两帮移近量和支护成本的三个最优方案,通过FLAC3D软件进行方案仿真对比,验证了设计方法的合理性,丰富了锚护网络结构研究方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38684509

  1. 基于聚集密度的约束多目标进化算法

  2. 对基于群体聚类的约束多目标进化算法进行了改进,引入了聚集密度以度量群体中个体间的关系,保持种群的多样性。其基本思想为:首先将初始群体按多判据聚类方法分为适应度值不同的四类,然后计算类内群体中个体的聚集密度,根据适应度值和聚集密度定义一个偏序集,最后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验用量化指标研究了改进算法的收敛性和分布性,结果表明:改进算法的收敛性与常规约束多目标进化算法相当,但分布性有了明显的提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_38691703

  1. 基于分解的多目标进化算法的初步理论研究

  2. 基于分解的多目标进化算法的初步理论研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38657353

  1. 自适应差分进化的新型混合多目标免疫算法

  2. 在本文中，我们提出了一种新的具有自适应差分进化的混合多目标免疫算法，称为ADE-MOIA，其中将差分进化（DE）引入多目标免疫算法（MOIA）结合了它们各自的优势，从而增强了解决各种MOP的鲁棒性。 在ADE-MOIA中，为了有效地将DE与MOIA配合，我们提出了一种新颖的自适应DE算子，其中包括一种合适的父代选择策略和一种新颖的自适应参数控制方法。 在进行DE操作时，分别从当前进化和优势种群中选出两个亲本，以提供正确的进化方向。 此外，根据后代的进化进展和成功率，DE算子中的交叉率和比例因子会

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38705723

  1. 解决环境/经济调度问题的多目标进化算法研究

  2. 解决环境/经济调度问题的多目标进化算法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：433152
    • 提供者：weixin_38656400

  1. 混合变异克隆选择多目标优化算法

  2. 研究多目标优化问题,针对提高算法的快速性,提出一种混合变异克隆选择多目标优化算法。进化在三个抗体群中进行,不同的抗体群采用不同的变异算子,并通过外部记忆抗体群的更新,来保留进化的最优抗体,避免算法进化后期出现退化现象。算法采用的三种变异算子:高频大尺度高斯变异算子带有振荡性质,能够对Pareto最优解区域进行勘探,单基因小尺度衰减的高斯变异算子能够使优化结果逼近Pareto最优解,均匀变异算子使算法具有局部逃逸能力,能够保证解的多样性。将算法和经典的NSGA-II、ε-MOEA算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：423936
    • 提供者：weixin_38694674

  1. 多目标进化算法求解噪声适应度函数问题研究

  2. 多目标优化算法在现实生活中要解决的问题通常是带有不确定性的,适应度存在噪声干扰是不确定性的一个重要方面,所以多目标进化算法求解噪声适应度函数问题具有重要的现实意义,通过实验的方法,研究了3个典型多目标算法在不同规模下噪声干扰下的性能,4个评价方法在噪声环境下的有效性,以及传统的蒙特卡洛积分方法能够适用的范围,实验结果表明,3个典型多目标算法求解噪声适应度函数问题均不理想,传统的蒙特卡洛积分方法随着噪声规模的增加性能下降很快,同时需要更加适用于噪声适应度方程问题的评价方法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：606208
    • 提供者：weixin_38560107
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