该优化模型以风光储系统为基础，采用多目标粒子群算法，以经济性和可靠性为目标，考虑蓄电池和发电系统约束。
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多目标优化，提出基于蚁群算法的理念，使用求解多目标问题
本文主要讲述了多目标优化问题，和遗传算法的简单问题介绍
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
提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO). 首先, 基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子; 然后, 改进NSGA-II 拥挤距离计算方法, 并应用到一种严格的外部存档更新
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 ProblemMOP)起源于许多实际复杂系统的设计建模
为了在动态环境中很好地跟踪最优解, 考虑动态优化问题的特点, 提出一种新的多目标预测遗传算法. 首先 对Pareto 前沿面进行聚类以求得解集的质心; 其次应用该质心与参考点描述Pareto 前沿面;
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matlab开发-多目标优化差分进化算法。为多目标优化运行基本差分进化（DE）算法。
用C语言实现的MOPSO算法经典解决多目标优化问题
在生产制造系统中，装配线的平衡问题往往是一个多目标多约束的非线性优化问题。该文针对此不知，提出了多目标装配线平衡的优化算法算法
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