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多目标优化算法算法&Branch; and Bound
多目标优化算法算法&Branch; and Bound
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多目标优化
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2017-12-13
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仔细看了后,觉得加上分支限界,挺好的
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多目标优化算法
浏览:180
5星 · 资源好评率100%
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研 究热点之一.在简要总结2003 年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出 当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多 目标优化
多目标函数优化算法。
浏览:30
过了这么久才回来写这篇算法的理解,有点抱歉,实在有很多事。 现在就进入正题吧,这个是一个多目标函数优化算法。 多目标函数优化有一种方法是,假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai,再将所有的目标函数加起来,得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。 还有一种方法,是真正的多目标函数优化算法。
精华多目标优化算法
浏览:62
介绍了多目标优化问题的含义以及给出了多目标优化问题的数学描述。并且介绍了解决多目标优化的几种典型算法,讨论并对比了算法存在的优缺点,认为要进一步研究求解多目标优化问题的更多高效算法,若能结合各种算法的优点,处理多目标问题的效果将越来越好。
深入浅出多目标优化算法.md
浏览:197
十分钟就能够入门多目标优化算法,可以对多目标优化有一个新的认识以及新的理解,包括帕累托最优,帕累托前沿等知识
分支与界法解旅行商问题
浏览:178
4星 · 用户满意度95%
分支与界法解旅行商问题,可以得到最优解,但是时间复杂度非常大。用程序实现后,在微机上运行,13个城市的平均计算时间超过1分钟。通过添加“优化矩阵”, 加强“界”的限制,可以将城市数量增加到约26个。
分支定界算法的MATLAB实现
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分支定界算法的MATLAB实现
多目标优化算法(二)MOEAD(python版)
浏览:188
5星 · 资源好评率100%
本资源为MOEAD的python代码,实验问题为ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT6,DTLZ1,DTLZ2,实验结果和文档见上一次的资源。
NSGA-II多目标优化算法matlab程序
浏览:85
4星 · 用户满意度95%
所上传算法程序为非支配 排序遗传算法NSGA-II,包含主函数,初始变量函数,竞标选择,遗传操作,非支配排序程序,替换程序,以及目标函数程序。下载之后只需编写自己的目标函数及改变相应的输入变量相关参数即可使用该算法程序。
基于遗传算法的多目标优化算法
浏览:75
matab代码基于遗传算法的多目标优化算法
Bidirectional Branch and Bound for Multiobjective Pairing Selection:一个双向分支定界代码,用于执行多目标输入-输出配对选择。-matlab开发
浏览:44
该代码是新开发的双向分支定界算法的实现,用于多目标输入-输出配对选择,作为分散控制设计的一部分。 在这个特定的代码中使用了两个标准:mu-interaction measure (mu-IM) 和 RGA-sum。 开发的详细信息可以在 Kariwala 和 Cao,多目标配对选择的分支定界框架,出现在 Automatica,2010 年。 可应要求从作者处获得该文章的预印本。
Bidirectional Branch and Bound for Average Loss Minimization:两种以平均损失为准则的受控变量选择算法。-matlab开发
浏览:128
这是为自优化控制选择测量/测量组合的工作的第三部分。 它使用畸变损失作为标准,而不是第二部分中介绍的最坏情况损失。 双向分支定界 (B3) 是一种非常有效的 BAB 算法。 在前两部分中,我们为最小奇异值和最坏情况损失开发了 b3msv 和 b3wc 算法。 参考: V. Kariwala 和 Y. Cao,受控变量选择的双向分支和边界:第三部分。 局部平均损失最小化,IEEE 工业信息学汇刊
NSGA2多目标优化算法
浏览:17
采用了拥挤度和拥挤度比较算子和快速非支配排序算法,降低了算法复杂度
多目标优化算法设计源代码
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4星 · 用户满意度95%
多目标优化算法设计源代码,供大家学习研究使用
Matlab 多目标优化 遗传算法
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4星 · 用户满意度95%
Matlab 多目标优化 遗传算法 源程序 很好的应用案例 基于MATLAB
NSGA2经典的多目标优化算法
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5星 · 资源好评率100%
经典的多目标优化算法,用matlab编的
多目标灰狼优化算法(MOGWO)
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5星 · 资源好评率100%
In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to de
多目标差分进化优化算法
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适合多目标数学模型优化
MATLAB多目标遗传算法
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NSGA非支配排序遗传算法就是一种以基本遗传算法为基础的多目标寻优策略,因为其在多目标寻优领域的优势,成为人们的研究热点。
公交调度优化模型
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数学建模一 需求分析 1.本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群,然后根据所给的交叉率,变异率,世代数计算最大适应度所在的代数 2.演示程序以用户和计算机的对话方式执行,即在计算机终端上显示“提示信息”之后,由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令;相应的输入数据和运算结果显示在其后。 3.测试数据 输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)
分枝定界(branch and bound)解旅行商(TSP)问题
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NULL 博文链接:https://mentats.iteye.com/blog/1883825
分支定界法,branch and bound用于slinding window 的应用
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分支定界法,branch and bound用于slinding window 图像识别的应用,linux下的应用环境。原作者的源码,仅限大家学习,研究。
分支定界法MATLAB程序及详细过程
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分支定界法MATLAB程序及详细过程,老师让做的作业,有需要的可以看看
分枝定界求整数规划(branch and bound)
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著名组合优化专家Beasley, J E的分枝定界求整数规划讲义;过程和具体实例非常清楚。数学建模;线性规划;算法:智能算法.
branch and bound
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branch and bound
Branch and Bound 分支界定法
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很好的介绍分支界定法的介绍, 斯坦福大牛Stephen Boyd的notes
NSGA-Ⅱ程序源代码
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NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一,它降低了非劣排序遗传算法的复杂性,具有运行速度快,解集的收敛性好的优点,成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的,它比 NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定的共享半径 sh
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多目标优化算法算法&Branch and Bound
智能优化算法及其应用.pdf
28.32MB
COMP60342-2015-lec4.BranchandBound.pdf
1.26MB
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樱桃采摘园
2019-11-07
两个pdf...没有代码
风少__Hpy
上传者
2019-11-07
恩恩,代码网上可以找
风少__Hpy
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