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基于遗传算法的非支配排序算法NSGA II是用于求解多目标规划问题的一种方法.通过帕累托支配求解帕累托最优解可以有效得到多目标函数的求解结果.为优化帕累托最优解运用遗传算法对求解结果进行优化.但同时遗
实现单目标优化的遗传算法C++源程序,希望对有需要的人有帮助
《核选择和非线性特征提取的双线性分析》一文提出了一种新颖的核Fisher准则FKC, 并用迭代分析算法FKA求得最优解,但其迭代收敛性缺乏理论上的证明。从理论上对FKA算法的迭代收敛性进行了分析和探讨
利用矩阵理论和线性方程组迭代收敛的一般性原理, 在不附加特殊条件的情况下, 证明了 CMAC 算法在批量和增量两种学习方式下的收敛定理, 对在关联矩阵正定条件下得出的结论进行推广 和改进。在此基础上提
犹太人 Jenetics是使用现代Java编写的遗传算法,进化算法,遗传编程和多目标优化库。 它的设计清楚地分离了算法的几个概念,例如Gene , Chromosome , Genotype , Ph
实践中经常会遇到大型计算问题和优化问题, 使得求解问题算法的复杂性、计算量和计算精度等成为突出问题, 特别是大规模非线性多变量系统的辨识. 对此, 提出几个有趣的研究课题: 1) 利用信息滤波技术和多
利用多目标法处理约束条件,提出一种改进的基于多目标优化的遗传算法用于求解约束优化问题。该算法将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题;利用庄家法构造非劣个体,将种群分为支配子种群和非支配子种群,以
现有的路由算法一般只优化单个QoS目标,存在很大的局限性。提出了基于遗传算法的QoS组播路由多目标优化算法,在每次进化中搜索组播路由树的MultiPareto最优解集。仿真实验表明,该方法有很高的成功
多目标遗传算法及其在库存管理中的应用,蔺琳,宋士吉,基于CVaR(条件风险价值)的风险度量方法研究库存管理建模问题,提出了同时考虑成本和风险的双目标优化模型;基于问题的结构特性,提��
遗传算法在工程项目多目标优化中的应用研究
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