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NSGAII源码,可以运行,效果较好
首先针对常规多目标优化算法求解高维多目标优化时面临的选择压力衰减问题进行论述;然后针对该问题,按照选择机制的不同详细介绍基于Pareto支配、基于分解策略和基于性能评价指标的典型高维多目标优化算法,并
C++实现的多目标进化算法库,包括常见较为经典的MOEA算法,如NSGA,NPGA,SPEA等算法。
粒子群的简单介绍,可以看一下,便于对于粒子群的了解
求解非线性方程组的新型微分进化入侵杂草优化算法
多目标优化算法与求解策略 2 多目标优化综述 2.1 多目标优化的基本概念 多目标优化问题 (Multi-objective Optimization Problem MOP)起源于许 多实际复杂系统
基于多目标粒子群算法,建立含冷热电的综合能源系统优化模型,以新能源供应商收益和用户购电成本最优为目标,采用多目标粒子群算法求解。
多目标搜索算法相对于单目标算法来说,更加贴近于实际问题,求解结果更具有参考价值。通过多目标搜索算法最终得到的不是一个最优解,而是一个非劣解集,需要从非劣解集中根据实际问题的需要选择一个解作为该问题的最
提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE) 算法, 以解决多目标约束优化问题. 其核心 思想是, 在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力, 进化后期采用基
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