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搜索资源列表

  1. 关于多目标优化的演化算法

  2. 　近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto 最优概念的多目标演 化算法则是当前演化计算的研究热点. 多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非 劣最优域. 该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上,介绍基于Pareto 最优概念的多目标演化 算法中的一些主要技术与理论结果,并具体以多目标遗传算法为代表,详细介绍了基于偏好的个体排序、适应值赋 值以及共享函数与小生境等技术. 此外,指出并阐释了值得进一步研究的相关问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-05
    • 文件大小：191488
    • 提供者：xtmao

  1. 交通网络中的Braess悖论及其博弈论分析

  2. 2010年第三届“ScienceWord杯”数学中国 数学建模网络挑战赛 交通网络中的Braess悖论及其博弈论分析 对于初学者 或者是 想要多了解数学建模的同学有很大的帮助

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-23
    • 文件大小：891904
    • 提供者：swlingbo

  1. 用于约束多目标优化问题的热力学遗传算法

  2. ：为了保持所求得的约束多目标优化问题Pareto最优解的适应度与多样性，在NSGA-II基础上提出了一种 用于求解有约束的多目标优化问题的热力学遗传算法。结合热力学中自由能与熵的概念，利用热力学中熵与能 量的竞争来保持种群的适应度与多样性的平衡，设计了热力学算子。根据非支配排序Pareto分层结构建立分层 小生境来改进选择算子，弥补了选择算子不足。实验结果表明：该算法不仅得到的解在空间分布均匀，收敛性 好，同时解集具有较广的分布空间。

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2011-11-28
    • 文件大小：251904
    • 提供者：hc315

  1. 多目标pareto最优解搜索算法

  2. 多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上优化目标，且这些目标相互矛盾，一个目标往往以牺牲另一个目标为代价，故多目标优化问题存在多个最优解，统称为pareto最优解。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-05
    • 文件大小：705
    • 提供者：u014562339

  1. 基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法

  2. 结合Pareto 支配思想、精英保留策略、锦标赛和排挤距离选择技术, 对传统的粒子更新策略进行改进, 给出了一种新的粒子淘汰准则, 提出了一种基于Par et o 最优解集的多目标粒子群优化算法。

  3. 所属分类：企业管理

    • 发布日期：2014-08-27
    • 文件大小：351232
    • 提供者：lg1163848884

  1. 遗传算法NSGA-2

  2. 进化算法作为一种启发式搜索算法，是对整个群体进行的进化操作，这种从种群到种群的方法对于搜索多目标优化问题的Pareto最优解是很有用的,因此，进化算法很适合解决多目标优化问题。相对于传统的解决方法对目标函数的要求（如是否线性、连续和可微），进化多目标优化算法对目标函数的要求相对较低，且求解效率较高。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-10-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jueqingnikong

  1. 用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集的方法

  2. 多目标进化算法非支配集的构造，郑金华教授提出的擂台法！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-19
    • 文件大小：410624
    • 提供者：tinybaby007

  1. mopso多目标粒子群算法 python源码

  2. mopso多目标粒子群算法 python源码 粒子群速度位置更新 pareto最优解集 外部存档 拥挤度计算

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-04-10
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：m0_38097087

  1. 基于人工鱼群算法的多目标分布式配电网重构研究

  2. 配电网重构是优化配电网络的主要措施,是指在满足支路载流、电压等约束条件下，决策联络开关或分段开关的状态，寻求最佳的辐射网络结构，使网损最小或以最优方式恢复供电。配电网络重构在数学上是一个多目标非线性混合优化问题，基于人工鱼群算法研究配电网重构，解决多目标投资组合问题，对并网后的配电网优化运行管理具有重要的理论意义和实际意义： 1、 首先求出多目标优化问题的Pareto最优解集,然后根据具体要求从Pareto最优解集中选出一个或几个解作为最终的方案。这种后评价方法相比先评价方法具有能得到优化问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：programmer0000

  1. 基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法

  2. 粒子群优化算法因形式简洁、收敛快速和参数调节机制灵活等优点,同时一次运行可得到多个解,且能逼 近非凸或不连续的 Pareto 最优前端,

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yy0506

  1. 多目标最优解求导matlab程旭

  2. 多个目标，带优化，matlab程旭，pareto最右搜索算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-24
    • 文件大小：955
    • 提供者：qinjiechina

  1. Pareto蚁群算法与遥感技术耦合的水资源优化配置_侯景伟.pdf

  2. 为了尝试用Pareto蚁群算法(PACA)和遥感技术(RS)来求解复杂的水资源优化配置问题, 建立了以经济、社会和生态环境综合效益最大为目标, 以供水、需水、水质等为约束条件的基于像元的水资源优化配置模型. 通过局部信息素强度限制、全局信息素动态更新、Pareto解集过滤器构建等策略, 使蚂蚁向信息素浓度大的优化边界移动,以提高PACA的全局搜索能力和收敛速度. 以中原地区某县为仿真对象, 借助RS获取其土地利用类型, 利用PACA在栅格地图上求解水资源优化配置模型, 并得到水资源最优配置方案.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：Dan510275

  1. 基于Pareto最优的多目标集成协作计划与调度

  2. 针对现有制造系统中协作计划、生产计划和调度方案不能同步制定的问题,考虑在供应链环境下有协作的计划与调度,构建了一种多目标集成协作计划与调度优化模型。提出一种基于Pareto最优的多目标优化算法,设计了包含协作染色体的基于作业的集成编码方案,通过惩罚操作实现协作计划与生产计划的同步协调。考虑供应链协调中常见的完工时间、总成本、总拖期时间、平均流经时间四个性能指标对模型进行整体优化。通过仿真实验验证了模型及其算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：640000
    • 提供者：weixin_38696836

  1. 具有双向解码和转发帮助中继的设备间通信的Pareto最优功率分配

  2. 具有双向解码和转发帮助中继的设备间通信的Pareto最优功率分配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：609280
    • 提供者：weixin_38631773

  1. 量子帕累托最优控制（15页）

  2. 我们同时描述了帕累托最优控制问题的算法和实验策略驱动任意数量的量子可观测期望值到它们各自的极值。 传统的量子最优控制策略在多观测点的帕累托边界上的采样点效果较差控制景观，而不是为单个可观察的控制问题找到最佳解决方案。 本算法通过遵循到Pareto前沿的直接路径来促进多观察性优化， 并且一旦发现可行的解决方案系列，便能够不断追踪前沿。 这引入的数值和实验方法学也适用于其他需要解决的问题。 同时控制大量可观察物，例如量子最佳混合态制备。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：491520
    • 提供者：weixin_38631729

  1. 高效求解Pareto最优前沿的多目标进化算法

  2. 设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的。算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto最优解集的多样性。仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为ο(mn2)(m表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_38650508

  1. 基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

  2. 介绍了混合动力汽车（ＨＥＶ）相关知识，建立了以最小化燃油消耗、ＨＣ＋ＮＯｘ 排放量和 ＣＯ排放量为目标的３目标优化模型，提出了基于Ｐａｒｅｔｏ最优原理的混合动力汽车多目标优化进 化算法．该算法采用实数编码，以ＡＤＶＩＳＯＲ为ＨＥＶ的仿真软件获得各候选方案目标值，基于Ｐａｒｅｔｏ 支配性原理判定候选方案的优劣，并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候 选方案具有可实现性．针对不同车型的仿真实验结果表明，所提出的算法能够较好地解决混合动力汽 车多目标优化问题，可以获得一组具有低燃油消

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：912384
    • 提供者：weixin_38691194

  1. 多目标强度Pareto 混沌差分进化算法

  2. 提出一种多目标强度Pareto 混沌差分进化算法(SPCDE). 首先利用Tent 映射进行种群的混沌初始化, 采用 一种基于均匀排挤机制的截断排挤操作和混沌替换操作进行种群的环境选择操作; 然后基于一种变缩放因子的差分 变异策略进行变异操作, 通过计算支配关系得到变异个体; 最后通过支配关系的计算和环境选择操作进行进化选择 操作并得到子代个体. 以上操作不仅提高了算法的收敛性能, 而且保证了Pareto 最优解的均匀分布性. 数值实验结果 表明了该算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：228352
    • 提供者：weixin_38645133

  1. ParetoFront.jl:计算一组n个向量的帕累托最优边界-源码

  2. 帕累托阵线 这个小包装确定了一组较大的向量中的一组Pareto最佳向量，也称为最大向量。 在数据库区域中，这也称为“天际线运算符”。 每个向量都是n维的，对于每个维，我们可以选择最优值，即min或max。 这由两个向量min_idxs和max_idxs 。 对于min_idxs中的min_idxs ，最佳值被认为是min，与max_idxs类似。 注意，在数组min_idxs和max_idxs上没有错误检查。 因此，索引不能同时存在于min_idxs和max_idxs并且两者中的所有索引都必

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_42172572

  1. 基于数据驱动的基于Pareto-DE的随机过程智能最优操作控制

  2. 基于数据驱动的基于Pareto-DE的随机过程智能最优操作控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38657457
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