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  1. 多目标遗传算法NSGA

  2. 多目标遗传算法NSGAII,采用快速非裂解排序、精英保留和拥挤度计算选择,使用实数编码
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-10-05
    • 文件大小:35840
    • 提供者:yangchen521
  1. 多目标进化算法合集

  2. 多目标遗传算法中的算法源代码,包括epsMOEA,moga2,PAES,NSGAII
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-06-10
    • 文件大小:19456
    • 提供者:game1999
  1. NSGAII Java源代码

  2. 基于jMetal4.0 的 NSGA II 遗传算法 java源代码
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-04-03
    • 文件大小:157696
    • 提供者:xxs_8116
  1. 非劣分类遗传算法(NSGAII)

  2. 非劣分类遗传算法(NSGAII)Non-domimated Sorting Genetic Algorithm II
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2012-05-07
    • 文件大小:19456
    • 提供者:xy_series
  1. 遗传算法与工程设计,玄光男,汪定伟,NSGAII,遗传算法应用

  2. 遗传算法基础,无约束优化,非线性规划,随机优化,非线性目标规划,区间规划,背包问题,二次指派问题,最小生成树问题,旅行商问题,可靠性优化问题,流水车间调度,作业车间调度,机器调度问题,运输问题,机器布局问题,布局分配问题,生产计划问题。。。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-04-09
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:fuermotaodaiyu
  1. NSGAII代码——matlab版

  2. MATLAB实现NSGAII算法,互相学习一下
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2013-04-16
    • 文件大小:152576
    • 提供者:txlong2012
  1. NSGAII源代码

  2. NSGAII遗传算法求解多目标优化源代码,
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-07-15
    • 文件大小:8192
    • 提供者:mm198837
  1. NSGA和NSGAII算法

  2. NSGA和NSGAII算法,多目标遗传算法,目前应用很广
  3. 所属分类:电子商务

    • 发布日期:2013-08-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:u011603230
  1. NSGA2经典的多目标优化算法

  2. 经典的多目标优化算法,用matlab编的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-07-14
    • 文件大小:156672
    • 提供者:shoreyard2012
  1. NSGAII在ZDT和DTLZ测试函数的matlab代码

  2. 本资源是NSGAII遗传算法在ZDT和DTLZ测试函数上跑的代码 matlab编写,绝对良心
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-12-08
    • 文件大小:285696
    • 提供者:weixin_42907473
  1. NSGA-II.rar

  2. 遗传算法+NSGAII+带精英策略的非支配排序的遗传算法+锦标赛选择法+python源码实例(python3.5) 运行之前,evolution_lib.py中注释的这一句要取消注释 #from evolution_search_nsga import parameter_lower_bound,parameter_upper_bound
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-05-23
    • 文件大小:21504
    • 提供者:jin739738709
  1. NSGA-II.zip

  2. NSGA(非支配排序遗传算法)、NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法),都是基于遗传算法的多目标优化算法,都是基于pareto最优解讨论的多目标优化
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-05-31
    • 文件大小:156672
    • 提供者:weixin_42497252
  1. NSGAII在ZDT和DTLZ测试函数的matlab代码.zip

  2. 本资源是NSGAII遗传算法在ZDT和DTLZ测试函数上跑的代码 matlab编写,绝对良心
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-18
    • 文件大小:285696
    • 提供者:qq_40957277
  1. NSGAII算法实验-matlab实现代码

  2. NSGAII算法是一个多目标函数优化算法。多目标函数优化有一种方法是,假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai,再将所有的目标函数加起来,得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-12-29
    • 文件大小:291840
    • 提供者:tiny__boy
  1. 微电网经济优化程序NSGA2传统标准程序(含注释) .zip

  2. 将NSGA2传统标准程序进行注释,并应用在微电网的经济优化上,文件中的sj,xlsx是风电光伏负荷数据,evaluate_objective.m是目标函数并且注释,initialize_variables.m这里可以进行条件约束。 此程序可使新手轻松入门多目标优化问题和NSGAII算法。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-08
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_43893771
  1. NSGAII.zip

  2. NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的,它比 NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定的共享半径 shareQ,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准 Pareto 域中的个体能扩展到整个 Pareto 域,并均匀分布,保持了种群的多样性;引入了精英策略,扩大了采样空间,防止最佳个体的丢失,提高了算法的运算速度和鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-14
    • 文件大小:12288
    • 提供者:weixin_48398500
  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. 考虑能耗与质量的机床构件生产线多目标柔性作业车间调度方法

  2. 针对机床构件的生产存在多品种、小批量、生产能耗大的特点,建立以完工时间、空闲时间、加工质量及机器能耗为目标的多目标柔性作业车间调度模型,提出一种基于直觉模糊集相似度的遗传算法(IFS_GA).该算法将直觉模糊集相似度值作为适应度值来引导算法进化;利用拥挤距离修剪外部档案,提高种群的多样性.此外,为提高初始种群的质量,设计一种基于权重的启发式规则.为提高算法的寻优能力,提出一种新的染色体交叉方法,通过直觉模糊集相似度值选出引导体以引导交叉.最后,在可行的Pareto最优解集中,选择直觉模糊集相似度
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:380928
    • 提供者:weixin_38562329
  1. 基于风险感知的电力通信网跨层路由优化算法

  2. 针对电网对电力通信网高可靠性和高可用性的要求,提出了一种考虑物理拓扑层、传输层和业务层风险的电力通信网路由优化算法。根据电力通信网业务特征,引入业务压力熵和流量压力熵的概念,并基于此提出跨层的多目标路由优化模型,为消除业务路由顺序对优化结果的影响,在NSGAII算法中提出了一种可以保证业务同时路由的编码方式,最后依据一定条件在Pareto前沿中选取非支配解作为最后的路由优化结果。在LATAX网络上验证算法的有效性,仿真结果表明,与只考虑单一业务层面风险均衡的路由算法相比,所提算法在保证业务层风险
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38736721
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