改进微粒群算法在多目标优化问题中的应用

综合能源系统是一个复杂的系统，需要考虑经济性和环保性等多种因素。多目标粒子群算法的原理和应用，以此为基础对现有的冷热电联供型综合能源系统进行优化，实现系统的经济性和环保性的双重目标。同时也介绍了优化后

这里面是随机蛙跳算法和粒子群优化算法的论文，外文资料，中文翻译，程序。有了它毕业设计全搞定

为了解决旅行商(TSP)不能够在多项式时间内求得最优解的问题,从仿生学的角度入手,重新设计了从问题域到算法域的编码和解码方法,应用"排列法"来初始化种群;并设计了两种染色体操作算子

多目标优化的微分进化算法-多目标优化的微分进化算法.rar多目标优化的微分进化算法

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

适用于NSGA-2算法中的拥挤度排序计算。上传为MATLAB代码

为进一步提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出一种多策略融合改进的多目标粒子群优化算法.首先,引入分解思想以增加Pareto解集的多样性;然后,在速度和位置更新时,引入“多点”变异,即随着迭代次数

为了解决多目标灰狼优化算法（MOGWO）易陷入局部最优，稳定性差等缺点，基于对算法寻优时灰狼个体运动情况的分析，提出了两条改进策略：一是通过引入“观察”策略赋予灰狼个体自主探索的能力，以提高算法的优化

为了提高非劣解向Pareto最优面收敛的速度以及解的多样性,设计了一种新的杂交算子并改进了NSGA-Ⅱ算法。在此算法中,采用中心均值重组算子策略增强算法全局快速搜索能力,以获得最佳的Pareto近似解

一种新的多目标改进和声搜索优化算法有参考意义.