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SPEA2使用C++代码实现。

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简介:
该资源提供两个类声明:一个用于描述个体的类 `individual`,包含用于存储其属性的成员变量,例如维度、支配集合、个体数量、支配数量以及适应度值;另一个用于描述种群的类 `population`,包含种群初始化函数和用于管理个体以及执行选择、交叉和变异操作的函数。`population` 类包含随机生成初始父代 `P` 和子代 `Q` 的功能,并将其与父代 `R` 合并。此外,该类还提供了计算适应度、对非支配解进行排序以及执行拥挤距离快速非支配排序的方法。 核心操作包括种群初始化、适应度计算、子代生成和非支配解的排序和归档处理。

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  • SPEA2C++
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    本项目提供了SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2)算法的C++实现版本。该算法是多目标优化问题中的经典解决方案之一。 个体类声明如下: ```cpp class individual { public: double value[Dimension]; // 每一维 xi 的值 int sp[2 * popsize]; // 支配 i 的集合 int np; // 个体 i 支配的数量 int is_dominated; // 集合 sp 的个数 int rank; // 优先级,Pareto 级别为当前最高级 double fitness; // 个体适应度值 void init(); // 初始化个体 double fvalue[2]; // ZDT1 问题目标函数的值 void f_count(); // 计算 fvalue 的值 }; ``` 群体类声明如下: ```cpp class population { public: population(); // 类初始化 individual P[popsize]; individual Q[popsize]; individual R[2 * popsize]; void set_p_q(); // 随机产生一个初始父代P,在此基础上采用二元锦标赛选择、交叉和变异操作产生子代Q。P 和 Q 群体规模均为 popsize // 将 Pt 和 Qt 并入到 Rt 中(初始时 t=0),对 Rt 进行快速非支配解排序,构造其所有不同等级的非支配解集 F1、F2..... int Rnum; // P, Q, R 中元素的数量 int Pnum; int Qnum; void calc_fitness(); // 计算 P 和 Q 群体的适应度 void Q_make_new_pop(); void f_sort(int i); // 对拥挤距快速非支配排序法:重点!!! // 在这里实现对群体 R 进行快速非支配解排序,构造等级集 F1, F2... int Q_choice(int a,int b); // 两个个体属于不同等级的非支配解集时优先考虑等级序号较小的 // 若两个个体属于同一等级,则选择拥挤距离较大的 void maincal(); // 主要操作 void choose_best(); void archive_truncation_procedure(); int min_distance(); // 计算最小距离,辅助函数 }; ```
  • SPEA2 MATLAB源
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    SPEA2 MATLAB源代码提供了基于MATLAB环境实现的SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2)多目标优化算法的完整代码和示例,适用于学术研究与工程应用。 改进强度的Pareto进化算法:SPEA2;使用Matlab编写,并包含23个测试算例。
  • MATLAB中的SPEA2
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    本简介探讨了如何在MATLAB环境中实现多目标优化算法SPEA2。通过代码示例和分析,介绍了该算法的基本原理及其应用过程。适合希望深入了解SPEA2算法及其实现细节的研究者和技术人员参考。 多目标优化算法中的SPEA2算法的MATLAB代码及包含该算法详细描述的Word文档是多目标优化领域内常用的方法之一。
  • SPEA2.zip_SDE改进的SPEA2_MATLAB_spea
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    本资源为MATLAB环境下针对标准SPEA2算法进行优化改进后的SDE-SPEA2算法源代码。适用于多目标优化问题研究与应用开发。 这是SPEA2算法,已经内置了基本测试函数可以直接使用。
  • C#中使图片压缩
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    本文章介绍了如何在C#编程语言中通过编写代码来实现对图片进行有效压缩的方法与技巧。 在C#编程环境中,压缩图片是一项常见的任务,特别是在处理大量图像数据或上传到网络时,为了减少存储空间和传输时间,通常需要对图片进行压缩。本段落将深入探讨如何使用C#来实现图片的压缩功能。 我们需要了解图片压缩的基本原理。图片压缩分为有损压缩和无损压缩两种。无损压缩可以完全恢复原始图像,但压缩率较低;有损压缩则会丢失部分图像数据,从而达到更高的压缩率,但可能会导致画质下降。在C#中,我们可以使用System.Drawing命名空间中的类来实现这两种压缩方法。 一、无损压缩 无损压缩通常适用于对画质要求较高的场景。在C#中,可以使用Image类的Save方法,配合Encoder类来设置压缩参数。例如,调整JPEG的质量级别: ```csharp using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; public static void CompressImageNoLoss(string inputFile, string outputFile, int quality) { using (var originalImage = Image.FromFile(inputFile)) { var encoderParams = new EncoderParameters(1); var encoderQualityParam = new EncoderParameter(Encoder.Quality, quality); encoderParams.Param[0] = encoderQualityParam; var jpegCodecInfo = GetEncoderInfo(ImageFormat.Jpeg); using (var compressedImage = new Bitmap(originalImage)) { compressedImage.Save(outputFile, jpegCodecInfo, encoderParams); } } } private static ImageCodecInfo GetEncoderInfo(ImageFormat format) { var encoders = ImageCodecInfo.GetImageEncoders(); foreach (var encoder in encoders) { if (encoder.FormatID == format.Guid) { return encoder; } } return null; } ``` 二、有损压缩 对于有损压缩,我们通常会选择JPEG格式,因为它提供了较好的压缩效果。在C#中,可以通过调整Encoder.Quality参数来控制压缩程度,数值范围为0到100,值越小,压缩比越大,画质损失也越大。 三、利用第三方库 除了系统自带的功能外,C#社区还提供了一些优秀的第三方库,如ImageSharp,它提供了更强大、更灵活的图像处理能力。使用ImageSharp进行图片压缩: ```csharp using SixLabors.ImageSharp; using SixLabors.ImageSharp.Formats.Jpeg; using SixLabors.ImageSharp.Processing; public static async Task CompressImageWithImageSharp(string inputFile, string outputFile, int quality) { using (var image = await Image.LoadAsync(inputFile)) { var options = new JpegEncoderOptions { Quality = quality }; await image.SaveAsync(outputFile, new JpegEncoder(options)); } } ``` 四、性能优化 在处理大量图片时,需要注意性能优化。可以考虑使用多线程或者异步处理,避免阻塞主线程,同时,合理使用内存流,减少内存占用。 总结来说,在C#中压缩图片主要依赖于内置的System.Drawing命名空间以及第三方库如ImageSharp。通过调整编码器参数可以选择无损或有损压缩方式以适应不同的需求。对于大规模的图片处理还需要关注代码性能优化来提高效率。实际应用时可以根据项目需求和资源限制选择最合适的图片压缩策略。
  • C++中使OpenCVSIFT算法的
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    本文章提供了一种在C++环境中利用OpenCV库实现SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测与描述的方法,并附带了详细的代码示例。通过该教程,读者可以深入理解并实践如何运用SIFT算法进行图像匹配和识别任务,在计算机视觉领域有着广泛的应用前景。 在Lowe最终更新的SIFT版本基础上进行修改,适用于VS2008及OpenCV 2.3.1版本。代码修改包括:在utils.h中添加头文件#include ;属性->linker->input中的附加依赖项需改为对应于OpenCV 2.3.1版本的lib库文件。同时,在使用过程中需要将opencv中的tbb.dll复制并重命名为tbb_debug.dll。此外,系统环境变量和VS2008中关于OpenCV的相关设置,请参考官方OpenCV手册进行配置。
  • .NET C# 使 fiddlercoreCapture.zip HTTP抓包功能的
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    本段代码展示了如何利用.NET框架下的C#语言以及FiddlerCore库来实现HTTP请求的捕获与分析,具体实现了通过fiddlercoreCapture.zip文件进行网络数据包抓取的功能。 fiddlercoreCapture.zip 是一个用于使用 .NET C# 实现 HTTP 抓包功能的代码示例。关于如何用 FiddlerCore 捕获 HTTP 请求的信息可以在相关技术博客中找到。
  • 多目标优化SPEA2算法原(matlab)SPEA2.zip
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    本资源提供基于Matlab实现的多目标优化算法SPEA2完整代码。适用于学术研究与工程应用中的复杂问题求解,有助于深入理解SPEA2的工作机制及应用场景。 多目标优化问题在现实世界中有广泛应用,例如工程设计、资源分配以及投资组合的优化等领域,并且通常涉及多个相互冲突的目标函数。解决这类问题的有效方法之一是利用进化算法,其中SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2)是一种被广泛认可和使用的多目标优化算法。本段落将深入探讨SPEA2的基本原理及其在MATLAB环境中的实现细节。 由Zitzler等人于2001年提出的SPEA2基于Pareto最优的概念,旨在同时保持种群的多样性并提高解的质量。所谓Pareto最优是指一个解决方案不能通过改善某个目标函数而损害另一个目标函数的价值;而在多目标优化问题中,我们追求的是所有非劣解组成的集合——即所谓的Pareto前沿。 SPEA2的主要步骤如下: 1. 初始化:随机生成初始种群,每个个体代表可能的解决方案。 2. 适应度评估:根据多个目标函数值来计算个体的Pareto距离和拥挤距离。其中,Pareto距离衡量的是一个解与最近非支配解的距离;而拥挤距离则用于维持种群多样性,并防止过早收敛。 3. 精英保存策略:保留一定数量的最优帕累托解作为下一代的基础。 4. 变异操作:对剩余个体进行变异,产生新的解决方案。在MATLAB中可以采用均匀变异、高斯变异等不同类型的变异方法。 5. 交叉操作:利用二元交叉或部分匹配交叉等方式结合两个父代生成子代。 6. 种群更新:将新产生的后代与旧种群合并,并根据适应度评价的结果选择新一代的成员,从而完成一轮迭代过程。 7. 循环执行上述步骤直至满足停止条件(如达到最大迭代次数或者获得满意的解质量)为止。 在MATLAB环境中实现SPEA2需要定义目标函数和评估指标。同时还需要编写用于计算适应值、变异及交叉功能的相关代码。得益于MATLAB提供的丰富数值运算与优化工具箱,这些操作得以轻松完成。通常情况下,在一个名为“SPEA2”的压缩文件中可以找到完整的算法实施代码,包括主程序脚本以及辅助函数等。 通过分析并理解上述代码结构和逻辑关系,我们可以掌握如何利用MATLAB构建及应用多目标优化模型的方法论,并为解决实际问题提供有效的指导方案。同时对于深入研究SPEA2的内部运作机制也有助于我们在面对其他类型的多目标优化挑战时做出更加合理的算法选择与调整策略以获取更佳的结果。
  • Linux下C++使curl文件下载的
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    本段代码示例展示了如何在Linux环境下利用C++和libcurl库进行文件下载操作,涵盖基本环境配置及具体函数调用方法。 在Linux下使用curl命令可以方便地下载URL指向的文件。此过程包括自动检查并创建必要的文件夹,并支持多线程下载以提高效率。
  • 使C++在OpenCV中图像分割的
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    本项目利用C++语言,在OpenCV框架下开发了图像分割算法。通过编写高效、精确的代码来处理和分析数字图像,实现了对目标区域的有效分离与识别。 在OpenCV环境下使用C++对图像进行分割的代码示例包括了多种不同的分割方法以及金字塔分割技术。