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搜索资源列表

  1. NSGA 遗传进化算法\NSGA-II vs. e-MOEA.ppt

  2. NSGA 遗传进化算法\NSGA-II vs. e-MOEA.ppt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-28
    • 文件大小：930816
    • 提供者：chenxuanhanhao

  1. MOEA-NSGA-II

  2. MOEA-NSGA-II,有助于MATLAb的爱好者用于多目标遗传优化发面的研究。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-01-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：liutao19860714

  1. MOEA-NSGA-II

  2. Conventional optimization algorithms using linear and non-linear programming sometimes have difficulty in finding the global optima or in case of multi-objective optimization, the pareto front. A lot of research has now been directed towards evoluti

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-05
    • 文件大小：378880
    • 提供者：wuzhongsheng505

  1. jMetal 4.3 for multiobjective optimization

  2. 基于java的多目标优化源程序jMetal 4.3最新版，包括NSGA-II\SPEA2\MOPSO等。-jMetal 4.3 for multiobjective optimization

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-06-25
    • 文件大小：184320
    • 提供者：sorjor

  1. MOEA-NSGA-II

  2. NSGA (No n- Do mina te d So r ting in Ge ne tic Alg o r ithms [5 ]) is a p o pula r no n-do mina tio n ba s e d g e ne tic a lg o r ithm fo r multi- o b je c tive o ptimiz a tio n. I t is a ve r y e ffe c tive a lg o r ithm but ha s b e e n g e ne r

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-04-09
    • 文件大小：371712
    • 提供者：qq_34545664

  1. MOEA Framework

  2. MOEA Framework 是一个用来开发 multiobjective evolutionary 算法(MOEAs) 的 Java 类库，提供的算法还包括： NSGA-II, ε-MOEA, GDE3, and MOEA/D.

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-02-21
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：qq_34465869

  1. MOED/D经典算法

  2. Decomposition is a basic strategy in traditional mul- tiobjective optimization. However, it has not yet been widely used in multiobjective evolutionary optimization. This paper proposes a multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_41534690

  1. MOEA/D模型MATLAB代码（针对连续型函数）

  2. Contents are :DHRS-MOEAD EI e-MOEA GrEA HypE I-DBEA MOEAD-DE MOEAD-DRA MOEAD-M2M NSGA-II NSGA-III NSLS PICEA-g SIEA SPEA2 SPEA2-SDE

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-12-29
    • 文件大小：105906176
    • 提供者：u013427040

  1. huili2009.pdf

  2. Multiobjective Optimization Problems With Complicated Pareto Sets, MOEA/D and NSGA-II ,关于MOEA/D-DE算法的论文

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_38530648

  1. jMetal文档，5,0到5.6源码

  2. 多目标算法：NSGA-II，SPEA2，PAES，PESA-II，OMOPSO，MOCell，AbYSS，MOEA / D，GDE3，IBEA，SMPSO，SMPSOhv，SMS-EMOA，MOEA / D-STM，MOEA / D-DE ，MOCHC，MOMBI，MOMBI-II，NSGA-III，WASF-GA，GWASF-GA，R-NSGA-II，CDG-MOEA，ESPEA，SMSPO / RP 单目标算法：遗传算法（变体：世代，稳态），进化策略（变体：精英或mu + lambda，非精

  3. 所属分类：JavaME

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：154140672
    • 提供者：z852064121

  1. MOEA_NSGA2_MOPSO.rar

  2. 该文件夹是一个多目标优化算法合集，支持matlab打开，程序可运行，方便新手上手使用，包括MOEA，NSGA-II，MOPSO。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-15
    • 文件大小：458752
    • 提供者：renjunchao2017

  1. MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition.pdf

  2. 本文提出了一种基于分解的多目标进化算法（MOEA / D）。它将多目标优化问题分解为多个标量优化子问题，并同时对其进行优化。每个子问题仅通过使用来自其几个相邻子问题的信息进行优化，这使得MOEA / D在每一代的计算复杂度均低于MOGLS和非主导排序遗传算法II（NSGA-II）。实验结果表明，在简单的多目标0-1背包问题和连续的多目标优化问题上，采用简单分解方法的MOEA / D的性能优于或类似于MOGLS和NSGA-II。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：vectorquantity

  1. 通过自适应NSGA-II和自适应MOEA / D解决多目标多阶段武器目标分配问题的比较研究

  2. 通过自适应NSGA-II和自适应MOEA / D解决多目标多阶段武器目标分配问题的比较研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：953344
    • 提供者：weixin_38670700

  1. Software-Refactoring:软件重构是一种清理和编辑项目中编写的代码以使其更具可读性，效率和清理性的技术。-源码

  2. 软件重构 jMetalMSA：使用多目标元启发式方法解决多序列比对问题的框架 jMetalMSA是一种开源软件工具，旨在通过使用多目标元启发式方法来解决多序列比对（MSA）问题。 它基于jMetal多目标框架，该框架通过用于表示MSA解决方案的编码进行了扩展。 jMetalMSA的体系结构 上图显示了jMetalMSA的面向对象的体系结构，它由四个核心类（Java接口）组成。 它们中的三个（MSAProblem，MSAAlgorithm和MSASolution）从jMetal中的对应继承（在图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42146274

  1. 多视图聚类的进化多目标优化

  2. 在某些实际应用中，经常采用多种测量方法来提取数据的多个特征组，从而产生多视图数据。 考虑到不同方法引起的视图冲突，多视图聚类的主要挑战是找到一种同时利用所有视图的补充信息的合适方法。 从优化的角度来看，以前的多视图聚类研究使用加权和方法来表示冲突程度，并将其视为加权和单目标优化问题。 在这项工作中，我们将多视图聚类格式化为一个多目标优化问题，其中每个视图被视为一个完全独立的特征子集。 每个视图中的聚类目标函数是多个目标之一。 NSGA-II，SPEA2，MOEA / D，SMS-EMOA和NSG

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：434176
    • 提供者：weixin_38686041

  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. EARS:EARS是一个基于Java的免费开放源代码框架，用于对单目标和多目标进化算法进行排名，开发和试验-源码

  2. EARS-进化算法评级系统 EARS是一个基于Java的免费开放源代码框架，用于对单目标和多目标进化算法进行排名，开发和试验。 该框架可用于任何优化算法，而不仅限于进化算法。 EARS提供了一种简单可靠的方法来对优化算法进行评分和排名。 在该框架中，已经提供了大量实现的优化算法和测试问题。 包含的功能 多目标进化算法（NSGA-II，NSGA-III，GDE3，PAES，PESA2，SPEA2，IBEA，OMOPSO，MOEA / D）。 单目标进化算法（ABC，CRO，DE，FWA，GOA，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：weixin_42139460

  1. 改进的多目标细菌菌落趋化算法及收敛性分析

  2. 本文提出了一种基于细菌菌落趋化性（BCC）算法的新算法来解决多目标优化问题。 本文的主要目的是提高BCC的性能。 因此，主要工作是增加三个改进，即改进的自适应网格，基于网格的定向变异和自适应外部档案，以提高在多目标优化问题上的收敛性能和解的分布。 本文还介绍了基于通用Pareto的MOBCC的第一个简单的收敛分析。 该算法通过12个基准测试问题进行了验证，并通过四种性能指标与MOBCC算法，NSGA-II算法和MOEA / D算法进行了比较。 仿真结果证实了该算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38622427

  1. An Opposition-based Repair Operator for Multi-objective Evolutionary Algorithm in Constrained Optimization Problems

  2. In this paper, we design a set of multi-objective constrained optimization problems (MCOPs) and propose a new repair operator to address them. The proposed repair operator is used to fix the solutions that violate the box constraints. More specifical

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：548864
    • 提供者：weixin_38603704

  1. 求解约束高维多目标问题的分解约束支配NSGA-II优化算法

  2. 针对多目标进化算法处理约束高维多目标优化问题时出现解的分布性和收敛性差、易陷入局部最优解问题,采用Pareto支配、分解与约束支配融合的方法,提出一种基于分解约束支配NSGA-II优化算法(DBCDP-NSGA-II).该算法在保留NSGA-II中快速非支配排序的基础上,首先采用Pareto支配对种群进行支配排序;然后根据解的性质采用分解约束支配(DBCDP)惩罚等价解,保留稀疏区域的可行解和非可行解,提高种群的分布性、多样性和收敛性;最后采用个体到权重向量的垂直距离和拥挤度距离对临界值进行再排

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38570854
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