该代码实现了改进的非支配邻域免疫算法,用于优化多目标问题。算法通过模拟免疫系统的机制,在解空间中搜索最优解集。
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基于量子计算的概念和原理,提出了一种新的免疫克隆算法,称为量子启发免疫克隆算法(QICA),以解决全局优化问题。 在QICA中,抗体被增殖并分为一组亚群。 亚群中的抗体由多态基因量子位表示。 在抗体的
基于免疫算法的数值逼近优化分析,,,具体介绍了免疫算法,还有具体的案例
包含冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)和matlab程序及论文,分享给大家学习。 2020年Mohammed Azmi Al-Betar等人提出的一种新的基于自然的优化算法——冠状病毒群体免疫优化算
提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA)。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中;同时引入Parzen 窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行
对免疫算法的进化理论进行了描述,是PPT的,可以当教学用
本次资源是从platEMO平台上抠出的NSGA3代码(MATLAB)
基于多目标协同优化算法编写的遗传算法程序,具有很好的收敛性,提供了相应测试算例,供学习参考。
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针对产品结构特征建立几何约束矩阵, 以最大化满足几何约束条件装配次数和最小化装配方向改变次数为目标, 研究产品装配序列优化问题. 利用值变换的粒子位置和速度更新规则, 基于具有随机性启发式算法产生初始
SIS模型的目标免疫mtalab源码:生成了无向的SIS模型,对模型植入了目标免疫策略。代码可以直接运行,先运行主程序,调动子程序。可以得到传染病的阈值和阈值随时间变化的曲线。
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