基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度模型

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。

mopso多目标粒子群python

微电网系统的优化运行应考虑经济性、环保性、可靠性以及对可再生能源的响应特性等多方面因素。以电池储能系统(BESS)为研究对象,提出一种基于动态规划的多目标优化方法,以最优化经济效益、最大化可靠性、最小

为提高Hadoop平台性能,提出一种基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法。以粒子位置代表可行的资源调度方案,以任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找到最优的资源调度方案。

智能优化算法中的多目标粒子群算法（MOPSO）被广泛用于函数寻优，特别是在处理多目标问题时。MOPSO通过搜索配帕累托前沿和帕累托最优解集，解决了多个目标函数之间的相互矛盾。该算法在解决多目标问题方面

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

针对约束边界粒子在边界区域搜索能力不足的问题, 提出一种基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法. 该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度, 修正优化算法的进化学习公式, 提高算法在约束边界区

提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了

无线传感器网络中多移动代理协作能快速高效地完成感知数据汇聚任务,但是随着移动代理访问数据源节点数的增加,移动代理携带的数据分组会逐渐增大,导致传感器节点能量负载不均衡,部分数据源节点能耗过快,网络生存

将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采