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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. 粒子群算法工具包 Matlab实现

  2. 希望对研究优化算法的童鞋有帮助。本人也是初学，希望和大家多多交流。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：754688
    • 提供者：aldenwu

  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. 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. 水火电系统日前调度单目标优化

  2. 本代码是以IEEE典型的4梯级水电站和3火电站为算法案例的优化程序，程序实现内容是水火电系统日前调度的多目标优化问题，也是用粒子群算法解决非线性规划问题的案例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-18
    • 文件大小：35840
    • 提供者：zccww2222

  1. 求解约束优化问题的粒子群算法研究

  2. 介绍粒子群算法的介绍及理论，其中提到了单目标优化约束条件的问题，多目标约束条件的优化等等。

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2015-04-18
    • 文件大小：372
    • 提供者：qq_26648505

  1. 粒子群单目标PID整定MATLAB实现

  2. 粒子群单目标PID整定MATLAB实现：包括源程序和simulink建模

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-06-29
    • 文件大小：8192
    • 提供者：qq_29396165

  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. 粒子群优化算法

  2. 粒子群优化算法 （单目标）------------------------------------------------------------------------------

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：monologuer

  1. 基于粒子群算法PSO的函数极值寻优

  2. 标准粒子群优化算法，单目标，基于粒子群算法PSO的函数极值寻优

  3. 所属分类：搜索引擎

    • 发布日期：2018-09-04
    • 文件大小：75776
    • 提供者：qq_43129224

  1. 改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（含单目标和多目标优化）

  2. 文档中包含： A_Genetic_Revised_Adap.M文件：为改进的自适应遗传算法（单目标优化）； A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M文件：为改进的自适应遗传算法（多目标优化）； AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化） AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-02
    • 文件大小：27648
    • 提供者：qq_24803925

  1. 基于混沌二进制粒子群算法的独立微网系统的微电源组合优化

  2. 建立了多目标多约束的独立微网系统优化运行数学模型，以经济运行成本最小与系统网损最小构成多目标函数，采用赋权的方式将多目标转化成单目标 ，考虑功率平衡、电压越限、机组启停时间等约束条件，并计及了微网中可控型微电源的启停控制策略。将二进制粒子群算法与混沌优化算法相结合求解模型 。典型微网模型仿真结果验证了所提算法与模型的正确性，采用所提方法可确保微网的优化经济运行。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-19
    • 文件大小：391168
    • 提供者：u013675500

  1. 多目标粒子群算法（MOPSO）

  2. 多目标粒子群算法，挺详细的完美运行。 多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-16
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_46471774

  1. 多目标粒子群算法MATLAB程序

  2. 多目标粒子群优化算法（PSO)的MATLAB程序，其中还以风电场为例进行算法的应用。该算法只需根据实际情况修改适应度函数即可。单目标见后续

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42812623

  1. 多目标粒子群算法求解多目标背包问题_matlab代码.zip

  2. 多目标搜索算法相对于单目标算法来说，更加贴近于实际问题，求解结果更具有参考价值。通过多目标搜索算法最终得到的不是一个最优解，而是一个非劣解集，需要从非劣解集中根据实际问题的需要选择一个解作为该问题的最终解。 多目标背包问题描述： 假设存在五类物品，每类物品中又包含四种具体物品，现要求从这五类物品中分别选择一种物品放入背包中，使得背包内物品的总价值最大，总体积最小，并且背包的总质量不超过92Kg。其中P为每个物品的价值，R为每个物品的体积，C为每个物品质量。（具体的数据和注释附在代码中）

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-17
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_43329820

  1. python3实现单目标粒子群算法

  2. 主要为大家详细介绍了python3实现单目标粒子群算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38626928

  1. 基于粒子群算法的交通干线协调控制的研究

  2. 目前各大城市交通拥堵的一个重要原因是交通控制仍然为单点控制，未能实现协调优化。基于此，提出一种基于粒子群优化的干线交通总延误最小协调控制方法。首先，通过对城市交通干线协调控制进行数学抽象，建立干线交通双向绿波控制总延误模型。其次，依据总延误模型的特征，设计了一种利用历史最优共享的粒子群算法(VSHBPSO)。接着，对干线总延误模型进行优化，以总延误最小为目标，得出相位差、绿信比的最优解，进而获得交通信号相位的动态配时策略。最后以秦皇岛市交通干线为例进行仿真实验，实验结果表明，优化后的交叉口配时方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：657408
    • 提供者：weixin_38623272

  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. python3实现单目标粒子群算法

  2. 本文实例为大家分享了python3单目标粒子群算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 关于PSO的基本知识……就说一下算法流程 1) 初始化粒子群；     随机设置各粒子的位置和速度，默认粒子的初始位置为粒子最优位置，并根据所有粒子最优位置，选取群体最优位置。 2) 判断是否达到迭代次数；     若没有达到，则跳转到步骤3）。否则，直接输出结果。 3) 更新所有粒子的位置和速度； 4) 计算各粒子的适应度值。      将粒子当前位置的适应度值与粒子最优位置的适应度值进行比较，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38750721
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