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MOPSO_粒子群优化_优化算法_
MOPSO_粒子群优化_优化算法_
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粒子群优化
优化算法
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优化算法 可以直接应用,效果比较明显 简单
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MOPSO粒子群优化算法及原理应用
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基于竞争机制的多目标粒子群优化算法优化算法收敛性、多样性更好,表现优于其他算法
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提出了一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法,该算法采用自适应网格方法来估计非劣解集中粒子的密度信息、平衡全局和局 部搜索能力的 Pareto 最优解的搜索机制、删除品质差的多余粒子的 Archive 集的修剪技术。通过对三峡梯级多目标优化调度问题的计算, 表明该算法是求解大规模复杂多目标优化问题的一种有效手段。(A new multi-objective particle swarm opt
多目标粒子群算法(MOPSO)
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多目标粒子群算法,挺详细的完美运行。 多目标粒子群(MOPSO)算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法(PSO)应用于多目标上。
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MOPSO算法文档,其中包含了多目标粒子群优化算法的基础程序
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通过Matlab程序实现了多目标粒子群智能算法,可用于解决多目标的优化求解问题
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Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) 此函数执行多目标粒子群优化 (MOPSO) 以最小化连续函数。该实现是可以忍受的、计算成本低且压缩的(该算法只需要一个文件:MPSO.m)。提供了一个“example.m”脚本以帮助用户使用该实现。还值得注意的是,为了便于理解,代码被高度注释。该实现基于 Coello 等人的论文。(2004),
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