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moead优化算法 评分:

moead优化算法摘要:在传统的多目标优化问题上常常使用分解策略。但是,这项策略还没有被广泛的应用到多目标进化优化中。本文提出了一种基于分解的多目标进化算法。该算法将一个多目标优化问题分解为一组???单目标优化问题并对它们同时优化。通过利用与每一个子问题相邻的子问题的优化信息来优化它本身,这是的该算法比MOGLS和非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ相比有更低的计算复杂度。实验结果证明:在0-1背包问题和连续的多目标优化问题上,利用一些简单的分解方法本算法就可以比MOGLS和NSGA-Ⅱ表现的更加出色或者表现相近。实验也表明目标正态化的MOEA/D算法可以解决规模范围相异的多目标问题,同时使用一个先

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2017-09-16 上传 大小:3KB
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MOEA/D的MATLAB代码

网上流传较广的是MOEA/D Homepage中的Matlab Code,写的比较难以理解,本人在学习过程中将其重新改写,添加了详细的注释,希望对有需要的人有所帮助。为了逻辑清晰,加上本人水平有限,使用的循环较多,也期待有人能予以改进并互相交流。

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MOEA\D(matlab注释),帮助大家理解

代码调试完毕,可以正常运行,并且都已经注释,希望大家可以深入理解

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算法的含义及流程图详解

关于算法流程图的简单教程~非常适合初学者学习~~~好东西要分享

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moea/d算法代码

用matlab实现moea/d算法,有非常详细的注释,而且有zdt1,zdt2等测试代码

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MOEAD算法MATLAB程序详细解释

多目标分解算法代码,配合张庆福06年发的文章看,MATLAB实现注释很详细. 基于分解的多目标进化算法(Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D)将多目标优化问题被转化为一系列单目标优化子问题,然后利用一定数量相邻问题的信息,采用进化算法对这些子问题同时进行优化。因为Pareto前沿面上的一个解对应于每一个单目标优化子问题的最优解,最终可以求得一组Pareto最优解。由于分解操作的存在,该方法在保持解的分布性方面有着很大优势,而通过分析相邻问题的信息来优化,能避免陷入局部最优。

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MOEA/D模型MATLAB代码(针对连续型函数)

Contents are :DHRS-MOEAD EI e-MOEA GrEA HypE I-DBEA MOEAD-DE MOEAD-DRA MOEAD-M2M NSGA-II NSGA-III NSLS PICEA-g SIEA SPEA2 SPEA2-SDE

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多目标优化算法(二)MOEAD(python版)

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。

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MOEAD算法代码实现

用C实现了MOEAD的基本功能,该功能主要解决多目标优化问题

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多目标moead优化方法

基于种群分解,使用主元分析进行聚类分析和种群生成,种群进化使用NSGA-II选择机制,

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