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搜索资源列表

  1. 拥挤距离的多目标遗传NSGAIII

  2. 非常好的NSGAIII多目标遗传苏凡，仔细理解算法过程，便可掌握编写

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-04
    • 文件大小：7168
    • 提供者：abcd131211

  1. Problems.zip

  2. 多目标遗传算法的经典测试案例，UF，DTZL，ZTD等。可以用来测试MOEA/D，NSGAIII和其他遗传算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-21
    • 文件大小：866304
    • 提供者：qq_32593091

  1. MOEA-dev-matser.zip

  2. NAGAII,NSGAIII,MOEAD,MOEAD-DE,MOEA-DRA,MOEAD-M2M,SPEA2,SPEA2-SDE,GrEA,e-MOEA全套代码中文注释，DTLZ,WFG,ZDT,UF,MOP,MOKP全套数据集，亲测能运行，有结果图，能计算IGD值等多种指标。。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-03-09
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_41183581

  1. jMetalPy-master.rar

  2. 一个python版本的多目标优化算法的框架，包括NSGAII/NSGAIII/OMOPSO/SMPSO/SPEA2/MOEAD/MOCELL/GDE3等算法以及一些单目标算法

  3. 所属分类：平台管理

    • 发布日期：2020-01-26
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：chenjing94

  1. 基于多层感知机代理模式的地球系统模式物理参数优化方法

  2. 地球系统模式中物理参数的不确性会对气候模拟的精度产生巨大的影响，优化物理参数对提高气候预测的准确性至关重要。通常在地球系统模式的参数优化中有多个目标需要同时优化，然而目前常用的进化多目标算法在地球系统模式上使用需要极高的计算代价，因此提出了一种基于多层感知机(MLP)神经网路的多目标代理模式参数优化方法MO-ANN。此方法利用多层感知机建立代理模式，用代理模式来预估候选采样点的优劣，提高了多目标优化的精度和收敛性。在复杂数学函数和单柱大气模式上的对比实验表明，MO-ANN优化算法相对于进化多目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：486400
    • 提供者：weixin_38576811