灰狼算法优化svm以及求解多目标规划问题

粒子群算法是一种模拟粒子行为的多目标优化方法。该算法通过设计一系列无质量的粒子来寻找问题的最优解。粒子在初始阶段随机分布，通过多次迭代过程，粒子逐渐靠近最优位置。基于标准粒子群算法的框架，我们可以编写

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适合多目标数学模型优化

NSGA2多目标优化算法的matlab程序源代码,在matlab上运行后,结果较为良好

提出趋磁性细菌多目标优化算法(MTBMO). 该算法以趋磁性细菌优化算法(MBOA) 中磁小体(MTSs) 的生成机制为基础, 设计适用于多目标优化的新型MTSs 磁矩调节机制, 确保群体的收敛性;

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多目标数值优化遗传算法

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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

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