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BFO-PSO混合算法解决多目标问题
BFO-PSO混合算法解决多目标问题
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BFO细菌觅食算法 运用
浏览:168
5星 · 资源好评率100%
细菌觅食算法是一种基于群体的智能优化算法,具有算法简单、收敛速度快的优点,并且在优化过程中无需对象的梯度信息,具有很强的通用性。本文有BFO算法的MATLAB源代码,运行正常。
BFO细菌觅食算法
浏览:160
5星 · 资源好评率100%
matlab程序,细菌觅食代码,实现有问题
BFO算法的MATLAB源代码
浏览:60
细菌觅食算法 BFO算法的MATLAB源代码 正常运行,算法
BFO算法运用_bfo_coastj4s_
浏览:84
BFO算法,工厂动态实例,把英文注释翻译成了中文
bfo.rar_BFO算法_bfo_细菌_细菌算法
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一种智能细菌搜索算法,适用于初学者,适用于初学者。
求解多目标门分配问题的改进自适应PSO算法研究
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PSO.rar_PSO多目标_lose1rs_多目标_多目标粒子群_粒子群算法(PSO)求解多目标优化问题
浏览:131
采用粒子群算法求解多目标优化问题,有注释
PSO求解多目标优化问题代码,pso优化算法,matlab
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5星 · 资源好评率100%
多目标规划的概念是 1961年由美国数学家查尔斯和库柏首先提出的。多目标最优化思想,最早是在1896年由法国经济学家V.帕雷托提出来的。他从政治经济学的角度考虑把本质上是不可比较的许多目标化成单个目标的最优化问题,从而涉及了多目标规划问题和多目标的概念。
一种求解最优控制问题的混合WNN-PSO算法
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一种求解最优控制问题的混合WNN-PSO算法
PSO混合DE算法求解约束优化问题
浏览:162
出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法,该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值,针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的
细菌觅食算法MATLAB实现
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本文档是严格按照细菌觅食算法的思想及其步骤以MATLAB来实现的,对初学BFA算法的学者,可是更深刻的理解与研究BFA算法。
BFO细菌觅食算法源程序亲测可运行matlab
浏览:71
BFO细菌觅食算法源程序亲测可运行,matlab
BFO细菌觅食算法源程序
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BFO细菌觅食算法源程序,matlab
BFO_rgm.zip
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用细菌觅食算法的应用之一,帮助学习细菌觅食算法,所使用的编程软件是matlab
BFO.zip_Bacterial Foraging_细菌觅食_细菌觅食算法_觅食
浏览:5
细菌觅食算法程序,实现细菌觅食基本功能,找寻最优解。大神们可以自行修改。
PSO求解多目标优化问题matlab代码_单目标优化_PSO优化_PSO求解多目标优化问题matlab代码_pso算法_目标优化
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5星 · 资源好评率100%
单目标粒子群优化算法的主程序,这是一个案例,可以参考
PSO算法解决背包问题
浏览:181
该文件包含对应的文档和对该文档中问题的代码,对背包问题进行修改,该代码可以应用于其他问题
用PSO算法解决背包问题的matlab源码
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5星 · 资源好评率100%
这是一个用PSO算法解决背包问题的很不错的matlab源码,希望对大家有帮助
java笔试题算法-JAVA-PSO:在解决N-Queens问题时实现粒子群优化(PSO)算法的Java代码
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java笔试题算法
MATLAB_BFO.zip
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基于MATLAB的细菌觅食算法实现,用于聚类分析,输入为样本及聚类类别数,距离计算类型可选,可输入BFO所需参数
改进的PSO程序解决经济调度:该程序通过改进的PSO算法解决经济调度问题-matlab开发
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该软件包含一个示例,该示例取自该程序提供的参考文件。 通过在默认 pso 文件夹中运行程序,可以解决经济调度问题。 确定分配的最小燃料成本和传输损失。 通过运行该程序,PSO 和二次规划方法可以应用于解决经济调度问题。 我正在使用由 Brian Birge 教授(参考)开发的 PSOt,粒子群优化工具箱,用于 matlab。我衷心感谢他提供的高效工具箱。
pso.rar_PSO_PSO-TSP_PSO解决TSP问题_pso tsp_混合智能算法
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史峰智能算法30例中混合粒子群实现TSP问题的代码
粒子群优化 (PSO) 算法的简单实现:使用粒子群优化 (PSO) 算法解决优化问题的函数-matlab开发
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此提交包括在 Matlab 中粒子群优化 (PSO) 的简单实现。 经过设计的功能可以向您显示PSO的定性和定量结果。 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册,享受 95% 的折扣: 一门关于“优化问题和算法:如何理解、制定和解决优化问题”的课程: https://www.udemy.com/optimisation/?couponCode=MATHWORKSREF “遗传算法导论
CC-DGDGepsilon-PSO:CC-D-DGDG-PSO算法采用分治法解决大规模无约束黑箱优化问题
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CC-GDGepsilon-PSO CC-GDGepsilon-PSO算法采用分而治之策略来解决大规模无约束黑箱优化问题。 文件的组织如下: 代码:主文件包含所有代码 main.m:主要功能 CEC2010:CEC2010基准功能 本文还介绍了其他一些文件。 曲线:运行图 doc:初稿 纸:Corr纸 结果:计算结果 batch.py:用于在计算机群集中运行。 发表论文: 您可以在
粒子群算法(PSO)解决柔性作业车间调度问题(附标准测试数据及优解)PSO_for_FJSP.zip
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之前与老师做项目的时候写的粒子群算法解决柔性作业车间调度问题,是用Java写的,标准测试数据及优解在data文件夹下 之前与老师做项目的时候写的粒子群算法解决柔性作业车间调度问题,是用Java写的,标准测试数据及优解在data文件夹下
PSO算法解决tsp问题 可执行程序+实验报告.rar
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PSO 算法解决 TSP 优化问题 可执行程序+实验报告
改进PSO算法解决电力系统机组优化组合问题 (2007年)
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机组组合优化问题是一个大规模、离散、非线性的混合整数规划问题,所以求解比较困难,不容易找到理论上的最优解。本文在基本粒子群算法(PSO)的基础上,使用一种空间收缩策略,加快了算法的收敛速度。同时,为了避免算法出现"早熟"现象,让粒子不仅根据自身和同伴中的最好个体进行调整自己的飞行速度,并且向其他个体学习,以及通过改进的粒子群算法(MPSO)进行仿真计算,证明了该算法的有效性。
最优化问题全局寻优的PSO-BFGS混合算法* (2007年)
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针对利用粒子群优化算法进行多极值函数优化时存在早熟收敛和搜索效率低的问题,提出混合的PSO-BFGS算法,并增强了混合算法的变异能力使算法能逃出局部极值点。通过对三种Benchmark函数的测试结果表明,PSO-BFGS算法不仅具有有效的全局收敛性能,而且还具有较快的收敛速度,是求解最优化问题的一种有效算法。
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