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针对粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto 前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解), 并且 收敛速度较慢的问题, 提出一种?? 占优的自适应多目标粒子群算法(??DMOPSO). 在??
MOPSO多目标粒子群算法nsga算法
MOALO优化算法——多目标蚁狮优化算法:一种求解工程问题的多目标优化算法
针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。应用K
针对多目标粒子群算法在高维条件下易早熟、迭代步骤数较多的问题，通过引入多点速度向量，提出一种基于多点速度向量的多目标粒子群改进算法，由于改进的多目标粒子群可以看成多个对于目标函数和当前种群的多目标最优
提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法的水库防洪调度算法（MOPSO-RFC）。该算法采用下泄流量编码方式；设计了一种基于邻域最大拥挤距离的全局极值选择算子，以保持更好的种群多样性；设计了一种基于差分
遗传算法与粒子群算法结合的多目标优化算法具有良好的通用性和可运行性。
传统的粒子滤波算法在重采样期间丢弃小重量粒子,因此重要性权重落在极少数粒子上。这会导致采样粒子贫化、粒子多样性缺失以及需要大量粒子才能进行比较准确的状态估计等问题,针对这些问题,提出了一种改进的蝶式算
一种基于粒子群优化的自适应均衡算法.pdf
本程序是关于FSP的粒子群多目标(加工时间及拖期时间)算法,通过pareto方法求解非劣解。
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