基于ε占优的自适应多目标粒子群算法
用户评论
推荐下载
-
一种自适应的粒子群算法
针对粒子群优化进入后期得到解的精度低,不稳定的问题,提出了一种改进的自适应的算法,采用惯性权重线性减小,对成功的加速系数产生记忆,并于下一代更新中以一定概率唤醒记忆,通过仿真实验,表明可以有效的解决了
52 2019-01-17 -
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
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
28 2019-08-13 -
基于自适应粒子群优化的新型粒子滤波在目标跟踪中的应用
<html dir="ltr"><head><title></title&
8 2021-01-16 -
基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法
在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法,融合后的算法在计算提议概率密度分布时,充分考虑当前时刻的量测,使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。将此改进粒子滤波算法在“当前”统计模型框架下进行机动目标
16 2020-10-28 -
基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法
摘 要:针对当前机动目标跟踪领域中多模型算法存在的问题,提出一种基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法.首先,依据前一时刻每个粒子采用的模型状态和模型间的状态转移概率,实现对当前时刻模型的采样;然后
31 2019-05-02 -
基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法
讲述了自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法!
21 2018-12-25 -
基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法
为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策
20 2021-01-15 -
基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法
为提高多目标优化算法的收敛性和多样性, 提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法. 在该算法中, 整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3 个层次. 粒子进化与学
1 2021-01-30 -
基于粒子群优化算法的电网GIC Q多目标优化策略
地磁感应电流(GIC)流经变压器绕组会产生直流偏磁现象,造成变压器无功损耗增加,破坏电网无功平衡,影响电网安全稳定运行。为了有效地抑制GIC对电网的不良影响,以无功补偿设备成本和电压偏移量最小为目标,
17 2021-01-17 -
论文研究基于多策略的多目标粒子群优化算法.pdf
针对目前多目标粒子群优化算法的收敛性能和非劣解的多样性不能同时得到满足等缺陷,提出一种基于多策略的多目标粒子群优化算法(Multi-ObjectiveParticleSwarmOptimization
44 2019-09-26
暂无评论