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  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  1. 最优化问题相关算法

  2. 1.约束优化问题： minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug) minPF(外点罚函数法解线性等式约束) minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束) minNF(内点罚函数法) minMixFun(混合罚函数法) minJSMixFun(混合罚函数加速法) minFactor(乘子法) minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug) minconSimpSearch(复合形法) 2.非线性最小二乘优化问题 minMGN(修正G-N法) 3.线性规

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：36864
    • 提供者：liuchangjlu

  1. 蚁群算法详细资料

  2. 包括： 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合行为蚁群算法的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：kolchakzy

  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. 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. 混合多群粒子群算法求解约束优化问题

  2. 混合多群粒子群算法求解约束优化问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：507904
    • 提供者：weixin_38696458

  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. 基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度

  2. 电力系统中的动态环境经济调度(DEED)是一个多变量、强约束、非凸的多目标优化问题，传统方法很难进行求解。基于微分进化(DE)算法的快速收敛性和粒子群优化(PSO)算法的搜索多样性，提出一种融合2种算法优点的混合DE-PSO多目标优化算法来求解DEED问题，该算法基于外部存档集和Pareto占优原则，采用自适应参数的DE和PSO双种群更新策略以及一种改进的Pareto解集裁剪方法。引入3种指标评价算法的性能，并采用模糊决策技术从Pareto前沿中提取折中解以供决策者进行选择。经典算例的仿真结果表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38574410