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装备维修任务分配问题是典型的多约束/多目标/非线性规划问题,利用传统方法无法求解,因此提出了一种约束多目标粒子群算法,并运用该算法对装备维修任务分配问题进行了优化求解。仿真结果表明,约束多目标粒子群算
一些关于粒子群算法的文献-基于粒子群算法求解多目标优化问题.pdf关于粒子群算法的一些期刊论文
考虑动态的负荷需求和多种燃料资源,以经济成本和环境成本为优化指标,建立动态多燃料经济环境负荷分配的多目标优化模型,并提出一种多目标粒子群优化算法求解该类优化模型.模型采用动态负荷需求和多种燃料资源,更
基于视觉的无人机地面目标跟踪状态估计为非线性滤波问题，针对使用一般粒子滤波算法存在粒子退化和计算量大的缺陷问题，提出了一种基于排序的粒子滤波算法，对粒子依误差大小进行排序并计算粒子权重。仿真试验表明，
为了平衡多目标粒子群算法的多样性和收敛性,提出一种基于多样性检测的多子群多目标粒子群算法.首先,将多样性检测方法引入到多目标粒子群算法中,并结合多目标粒子群算法的特点进行改进.然后,将种群分为两个不同
网格环境的特点是开放性和动态性,网格资源、用户和管理策略都可能随着时间动态地发生变化,因此,需要重点解决网格工作流调度系统中的多目标优化问题。将多目标粒子群优化算法应用于求解网格工作流调度中的多目标优
采用多种群协同的多目标粒子群算法，测试函数为ZDT1。
粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便的计算机实现，在工程优化领域得到了广泛的应用
采用混合粒子群算法对多目标进行优化，采用matlab编写。
一种高维多目标量子粒子群优化算法，夏长红，张勇，高维多目标优化问题广泛存在于日常生产生活中。由于该类问题一般包含多于3个且相互冲突的目标函数，至今缺乏有效的解决方法。基��
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