1基于遗传算法的TSP算法(王辉)2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法(史峰)3基于遗传算法的BP神经网络优化算法(王辉)4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱(王辉)5基于遗传算法的LQR控制优化算法(胡斐)6遗传算法工具箱详解及应用(胡斐)7多种群遗传算法的函数优化算法(王辉)8基于量子遗传算法的函数寻优算法(王辉)9多目标Pareto最优解搜索算法(胡斐)10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法(史峰)11基于免疫算法的柔性车间调度算法(史峰)12基于免疫算法的运输中心规划算法(史峰)13基于粒子群算法的函数寻优算法(史峰)14基于粒子群算法的PID控制优化算法(史峰)15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法(史峰)16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法(史峰)17粒子群算法工具箱(史峰)18基于鱼群算法的函数寻优算法(王辉)19基于模拟退火算法的TSP算法(王辉)20基于遗传模拟退火算法的聚类算法(王辉)21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化(胡斐)22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化(郁磊)23基于蚁群算法的二维路径规划算法(史峰)24基于蚁群算法的三维路径规划算法(史峰)25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测(郁磊)26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别(郁磊)27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别(郁磊)28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断(郁磊)29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测(郁磊)30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究(郁磊)
2025/1/13 3:54:45 1.92MB 算法 机器学习 matlab
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粒子群算法(启发式算法)的多目标优化,我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此,存在一个折衷解的集合,也就是所谓的Pareto集。
教科书上,解决多目标优化问题的方法一般是,通过数学变换把多目标转换为单目标求解,但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征,难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件,其实也是启发式算法兴起的原因。
2024/9/26 7:11:04 450KB 粒子群算法 多目标
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pareto多目标算法中,HV作为一个应用非常普遍的算法,这里介绍了多目标算法再取得pareto非劣解后,对其进行非劣解排序,然后用HV作为评价指标评价算法性能的优劣
2024/6/11 15:38:01 11KB pareto多目标
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读取上述.txt文档,可是画出测试函数的真实Pareto前端值,用于多目标优化问题。
NSGA或者MOEAD算法等等,有其他函数需求可以留言或联系我
2024/5/4 7:09:33 83KB NSGA MOEAD 真实前端值 pareto真实值
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matlab开发-ParetoSet。
从n个具有k个目标的点查找pareto集
2024/1/25 6:26:51 2KB 未分类
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提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
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改进强度的Pareto进化算法:SPEA2;Matlab编写。
带23个测试算例。
2023/8/28 2:36:13 762KB SPEA2 matlab
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内含DTLZ系列函数(DTLZ1-7)的2、3、4、6、8、10、20维真实pareto前沿数据
2023/5/17 8:16:40 8.18MB DTLZ pareto前沿数据
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针对于多目的差分进化算法求解多目的优化下场时收敛慢战争均性欠佳等不够,提出了一种基于多策略排序变异的多目的差分进化算法。
该算法行使基于排序变异算子来快捷濒临真正的Pareto最优解,同时引入多策略差分进化算子以相持种群的多样性;
经由自顺挑策略动态调解抑制参数以普及算法的鲁棒性,并且从实际证实的角度阐发了所提算法的收敛性。
仿其实验下场评释,该算法绝对于近期相关文献中的改善算法具备更好的收敛性与多样性,从而批注晰所提算法的实用性。
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行使擂台法则构建Pareto解集
2023/4/3 2:56:13 738KB Pareto 擂台法则
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡