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搜索资源列表

  1. nsga源码表示

  2. This is a GA implementation for multi-objective optimization. *** *** For multi-objective optimization, non-domonated sorting has *** *** been used. The design variables can be Binary, Integer, Real *** *** or Enumerated data type. Moreover a design

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-04-29
    • 文件大小：71680
    • 提供者：duckduan

  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. NSGA2算法代码

  2. NSGA [5] is a popular non domination based genetic algorithm for multi objective optimization It is a very e ective algorithm but has been generally criticized for its computational complexity lack of elitism and for choosing the optimal parameter v

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-12-04
    • 文件大小：22528
    • 提供者：biyouti126

  1. 多目标进化算法3

  2. 多目标进化算法的最新必看论文，由该领域大牛Deb撰写。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2016-02-05
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：newpine

  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. NSGA-II Matlab版本

  2. 相对于NSGA而言，NSGA—II具有以下优点：1)提出新的基于分级 的快速非胜出排序算法，将计算复杂度由 降到 ，其中： 表示目标函数的数目， 表示种群中个体的数目；2)为了标定分级快速非胜出排序后同级中不同元素的适值，也为使准 域中的元素能扩展到整个 域，并尽可能均匀遍布，文献[7]提出了拥挤距离的概念，采用拥挤距离比较算子代替需要计算复杂的共享参数的适值共享方法；3)引入了保优机制，扩大了采样空间，经选择后参加繁殖的个体所产生的后代同其父代个体共同竞争来产生下一代种群，因此有利于保持优良

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-31
    • 文件大小：157696
    • 提供者：kylinjade

  1. moead优化算法

  2. moead优化算法摘要：在传统的多目标优化问题上常常使用分解策略。但是，这项策略还没有被广泛的应用到多目标进化优化中。本文提出了一种基于分解的多目标进化算法。该算法将一个多目标优化问题分解为一组？？？单目标优化问题并对它们同时优化。通过利用与每一个子问题相邻的子问题的优化信息来优化它本身，这是的该算法比MOGLS和非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ相比有更低的计算复杂度。实验结果证明：在0-1背包问题和连续的多目标优化问题上，利用一些简单的分解方法本算法就可以比MOGLS和NSGA-Ⅱ表现的更加出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-09-16
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_38600227

  1. NSGA-3matlab源程序

  2. 首先NSGA-III算法沿用了NSGA-II的框架，要弄懂NSGA-III，先要简略地了解NSGA-II,两种算法都是多目标进化算法，大致可以分为两步：第一步是非支配分层，第二步是从最后一个非支配层级中挑选个体进入子代。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-09
    • 文件大小：17075
    • 提供者：jueqingnikong

  1. AR-MOEA optimization Algorithm

  2. 基于指标的许多客观算法具有自适应参考计算。优于NSGA-3

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-11
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_44648210

  1. Objective-C机器学习框架YCML.zip

  2. YCML 是使用 Objective-C 编写的机器学习框架，也支持 Swift。当前提供以下算法：Gradient Descent Backpropagation [1]Resilient Backpropagation (RProp) [2]Extreme Learning Machines (ELM) [3]Forward Selection using Orthogonal Least Squares (for RBF Net) [4, 5]Forward Selection usin

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-18
    • 文件大小：362496
    • 提供者：weixin_39840924

  1. 人工智能和机器学习库SwiftAI.zip

  2. Swift AI 是高性能的人工智能和机器学习库，完全用 Swift 编写，目前支持  iOS and OS X，未来将支持更多平台。 Swift AI 包括一组人工智能和机器学习的通用工具，这些工具灵活、强大，可用于广泛的应用程序。Feed-Forward Neural Network 3-layer network with options for customization. Example projects for iOS and OS X. Recurrent Neural Netw

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-19
    • 文件大小：202752
    • 提供者：weixin_39840387

  1. NSGA-II.zip

  2. 多目标优化算法--NSGA-II，适用于3个目标以下 自己理解后，修改后的简洁的NSGA-II代码（自用）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-10-17
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_41942547

  1. NSGA-II源程序.zip

  2. 1. 提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体； 2. 引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度； 3. 采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作 为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：37888
    • 提供者：qq_36320710

  1. NSGA-Ⅱ算法大量测试函数实验结果展示ppt

  2. 多目标进化优化算法基础篇——NSGA-Ⅱ算法。 NSGA主要问题： 1、构造pareto最优解集计算复杂度太高，为O( ),m为目标个数，N为种群大小 2、需预先设定共享参数 3、没有采取外部种群策略 （即精英保留机制） NSGA-Ⅱ改进情况： 1、快速非支配解排序 2、基于拥挤距离保持解集多样性 3、引入精英保留机制保持优良个体

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：tiny__boy

  1. NSGA-III算法-matlab版本-写满了中文注释

  2. 这是从mathwork上下载的NSGA-3的代码，自己写的注释。因为也没有完全弄懂代码，所以有些地方空着没写注释，有些地方还注释了问号。就是希望能和大家一起讨论交流一下，希望大家指正。希望弄懂代码的小伙伴能回帖说一下自己的理解。也希望能解答一下我不懂的地方。     这里把原代码的链接也发一下。https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/60678-nsga-iii-in-matlab?s_tid=srchtitle

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：11022
    • 提供者：qq_41820167

  1. pyNSGP:NSGA-II在Python中进行多目标遗传编程-源码

  2. pyNSGP 该Python 3代码是使用NSGA-II进行符号回归的多目标遗传编程的实现。 依存关系 脾气暴躁和scikit学习。 安装 运行pip install --user .从文件夹中。 例子 pyNSGP可以作为scikit-learn回归估计器运行。有关示例，请参见test.py第一个目标是均方误差，第二个目标是解大小。如果使用use_interpretability_model=True ，则通过根据下面引用的论文中找到的线性模型预测人类的可解释性来实现第二个目标。 参考 如果您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：236544
    • 提供者：weixin_42099302

  1. NSGA-3.zip

  2. 基于参考点设计的算法，点击nsga_3程序运行，运行过程有实时效果展示

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_41942547

  1. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的微波/光混合链路中继卫星多目标资源调度算法

  2. 针对未来数据中继卫星系统中微波与激光链路并存的发展趋势，研究了具有微波和激光混合链路的中继卫星系统资源调度问题。以可见时间窗口、任务优先级、终端功耗为约束条件，建立了微波/光混合链路中继卫星系统资源调度(ML-DRSSP)的多目标约束规划模型；通过设计自适应交叉、变异算子和基于精英保留的选择算子，改进了非支配排序遗传算法(MNSGA-Ⅱ)并对模型求解。以1颗中继星、4颗用户星、3种资源终端和不同任务规模为条件建立了仿真场景。仿真结果表明该算法在保持解多样性的同时使非劣解集尽可能接近问题的Pare

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38751031

  1. NSGA-II：NSGA-II在Java中的实现-源码

  2. 美国国家标准学会 使用Java的NSGA-II实现 该论文的原始作者： ， ， ， 原始内容的链接： 注意：NSGA-II算法的此实现完全参考原始发表的论文。 这不是在Java中转换最初实现的C代码的工作。 在编写此实现时，未引用作者的原始C代码。 依赖关系：Java（> = 1.8），JFreeChart（1.5.0），JCommon（1.0.24） 重要 3.1.0版带来了许多附加功能，修复了一些错误并带来了一些重大更改。 虽然建议使用最新版本（3.1.0）并为现有项目更新

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_42099151

  1. 采用数量级阈值与二维信息排序策略的NSGA-II-DE算法

  2. 为提高算法NSGA-II-DE解决含有复杂Pareto解集优化问题的性能, 分析原NSGA-II中拥挤度计算公式和排挤机制的缺陷, 并以NSGA-II-DE算法为基本框架, 将传统拥挤度排序策略改为包含有角度信息与伪半径的二维信息排序策略. 在拥挤度排挤机制中加入数量级阈值的干预, 提出改进算法2D-Thr. 选取多样度、收敛度和分布度3个评价指标进行量化计算, 并与NSGA-II-DE、原NSGA-II、MACPSO进行比较. 仿真结果表明, 改进算法不仅有效继承了原算法优良的收敛性, 而且提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：340992
    • 提供者：weixin_38744435
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