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GODLIKE - 功能强大的单目标与多目标优化工具:结合四个全局优化器的MATLAB解决方案...

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简介:
GODLIKE是一款功能强大的MATLAB工具箱,集成了四种全局优化算法,适用于解决各种复杂的单目标和多目标优化问题。 GODLIKE(通过关联与交换同类评估器确定全局最优)是各种基于群体的全局优化方案的一种泛化形式。此外,它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化问题。GODLIKE利用遗传算法、差分进化、粒子群优化以及自适应模拟退火等基本实现来解决各类优化难题。其优势在于这些不同的算法同时运行,并且各群体成员之间会进行交换以减少收敛到局部最小值的风险。该方法主要目的是提高鲁棒性而非效率,因为通常需要比单独使用任何一种算法更多的函数评估次数。此外,它还旨在消除每次遇到新的优化问题时对各种算法进行微调的需求,并概括了优化过程本身(既是单目标又是多目标的优化器),同时生成易于理解的基本示例图以供快速报告使用。

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  • GODLIKE - MATLAB...
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    GODLIKE是一款功能强大的MATLAB工具箱,集成了四种全局优化算法,适用于解决各种复杂的单目标和多目标优化问题。 GODLIKE(通过关联与交换同类评估器确定全局最优)是各种基于群体的全局优化方案的一种泛化形式。此外,它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化问题。GODLIKE利用遗传算法、差分进化、粒子群优化以及自适应模拟退火等基本实现来解决各类优化难题。其优势在于这些不同的算法同时运行,并且各群体成员之间会进行交换以减少收敛到局部最小值的风险。该方法主要目的是提高鲁棒性而非效率,因为通常需要比单独使用任何一种算法更多的函数评估次数。此外,它还旨在消除每次遇到新的优化问题时对各种算法进行微调的需求,并概括了优化过程本身(既是单目标又是多目标的优化器),同时生成易于理解的基本示例图以供快速报告使用。
  • Python
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    《Python多目标优化解决方案》是一本专注于使用Python进行复杂问题多目标优化的技术书籍,涵盖遗传算法、粒子群优化等方法的应用实例。适合数据科学家及软件开发人员阅读和实践。 进行多目标优化求解的算法和代码在数学建模领域用于寻找最优解的情况较多。代码中的消息详细地注释了实现多目标优化的具体步骤。
  • 高效包(MATLAB).zip
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    这是一个专为MATLAB设计的高效工具包,包含了针对单目标和多目标优化问题的强大算法。它适用于科研、工程等多个领域的复杂优化需求,帮助用户快速找到最优解。 GODLIKE(通过关联与交换同类评估器进行全局最优确定)是各种基于种群的全局优化方案的一种泛化形式。此外,它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化问题。GODLIKE 使用遗传算法、差分进化、粒子群优化以及自适应模拟退火算法的基本实现来解决优化问题。其强大之处在于这些不同的算法同时运行(链接),并且来自每个群体的成员偶尔会交换(交换)以减少收敛到局部最小值的机会。它的主要目标是提高鲁棒性,而不是效率提升,因为它通常需要比单独使用任何一种算法更多的功能评估次数。此外,它还旨在消除每次遇到优化问题时都需要微调这些算法的需求,并概括了优化过程本身(它是单目标和多目标的优化器),并生成用于报告等用途的简单图形。
  • Java中算法_zip_affect4gx__算法java_
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    本项目介绍了一种应用于Java环境下的高效多目标优化算法,旨在解决复杂系统中多个相互冲突的目标优化问题。通过集成先进的优化技术与策略,该算法能够有效提升决策制定的质量和效率,在软件工程、机器学习等多个领域展现出广阔的应用前景。 Java语言编写的多目标优化算法源代码可供研究和探索。
  • MATLAB
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    本课程深入讲解如何使用MATLAB进行复杂问题中的多目标优化求解,涵盖基本概念、算法实现及应用案例分析。 利用遗传算法求解多目标问题,并采用帕累托最优解的概念进行优化。
  • 秃鹫算法(MATLAB源码分享,智算法)——提出并实现
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    本项目提出了一种新颖的人工秃鹫优化算法,并应用于多目标问题求解。通过MATLAB实现该算法,为复杂工程中的智能优化提供了新的解决方案。 多目标人工秃鹫优化算法(MATLAB源码分享)提出了一种针对多目标优化问题的改进版人工秃鹫优化算法(AVOA)。该方法借鉴了非洲秃鹫的行为模式,通过档案、网格和领导者选择机制来开发MOAVOA。经过测试表明,在八个真实世界工程设计问题以及十七个无约束与约束数学优化问题上,提出的MOAVOA在估计帕累托最优解方面表现出色。 此外,将MOAVOA与其他多目标算法进行了比较,包括多目标粒子群优化、多目标蚁狮优化、多目标多元优化、多目的遗传算法、多目标Salp群算法和多目标灰狼优化。这些对比使用了代际距离、反向代际距离以及最大传播与间隔性能指标来评估效果。 最终结果表明,MOAVOA能够超越其他方法,在解决具有挑战性的多目标问题方面表现出显著的优势。
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    简介:多目标优化方法是一种数学技术,用于解决同时最小化或最大化多个冲突目标的问题,在工程设计、经济管理等领域有广泛应用。 进化多目标优化致力于利用进化计算方法解决复杂的多目标优化问题,并已成为当前进化计算研究领域的热点之一。文章首先概述了2003年之前的主要算法发展情况,随后深入讨论了该领域最新的研究成果与进展。 文中总结出了目前在多目标优化方面的几个主要趋势:越来越多的新的进化范例被引入到这一领域中来,包括粒子群优化、人工免疫系统和分布估计算法等。这些新方法为解决复杂问题提供了更多选择;同时,为了更有效地处理高维度下的多目标优化挑战,一些不同于传统Pareto优势的新占优机制也被提出并应用。 此外,在探索算法本身特性方面也取得了进展:研究人员们更加深入地了解了多目标优化的内在属性。对于几种公认的代表性算法进行了实验比较分析以验证其有效性与适用范围。 最后,作者还对未来进化多目标优化的发展方向提出了自己的见解和展望。关键词包括:多目标优化、进化算法、Pareto优势原则、粒子群方法、人工免疫系统以及分布估计算法等。
  • Matlab-蜻蜓算法】利用Dragonfly Algorithm (DA)问题.zip
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    此资源提供了一种采用蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm, DA)来处理复杂工程中常见的多目标优化问题的MATLAB实现方案。该工具箱旨在为研究人员和工程师们探索多种可能解,以达到最优决策制定的目的。通过模拟自然界中的群居行为,DA能够有效地搜索出帕累托前沿上的解决方案,适用于各类非线性、约束或离散变量的问题场景。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,内含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。更多内容请查看博主主页搜索相关博客。 3. 内容:标题所示的内容介绍,请点击主页搜索具体博客获取更多信息。 4. 适合人群:本科生和研究生等科研学习使用。 5. 博客介绍:热爱科研的MATLAB仿真开发者,致力于修心和技术同步精进。欢迎合作交流。
  • 基于MATLABNSGA2DE算法问题(DE)
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    本研究提出了一种结合NSGA2和差分进化(DE)算法的方法,利用MATLAB平台求解复杂多目标优化问题,旨在提高解决方案的质量和多样性。 结合matlab_nsga2与DE算法的混合方法可以有效求解多目标优化问题(DE)。
  • 】利用MATLAB斑马算法(ZOA)问题【附带Matlab代码 3011期】.zip
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    本资源提供了一种基于MATLAB的斑马优化算法(ZOA)来处理和解决单目标优化问题,内含详细代码示例。适合研究者和工程师深入学习与应用。版本号为2023年11期。 **代码下载:完整代码,可直接运行;运行版本:2014a或2019b;若遇问题,请联系博主** ### 仿真咨询 - **智能优化算法改进及应用** - 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度 - 三维装箱,物流选址,货位优化,公交排班优化;充电桩布局优化,车间布局优化; - 集装箱船配载优化,水泵组合优化;解医疗资源分配优化及设施布局优化; - 可视域基站和无人机选址优化 - **机器学习与深度学习** - 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM) - 最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM) - 核极限学习机(KELM),BP,RBF,宽度学习, DBN - RF,RBF,DELM,XGBOOST,TCN实现风电预测、光伏预测等 - **图像处理** - 图像识别、分割、检测;隐藏与配准; - 拼接和融合,增强及压缩感知 - **路径规划** - 旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP, MVRP, CVRP, VRPTW等) - 多式联运运输问题、无人机三维路径规划;栅格地图导航 - 车辆协同无人机路线设计,天线阵列优化 - **无人机应用** - 任务分配及控制,编队飞行与协作 - **无线传感器定位和布局** - Dv-Hop定位, Leach协议改进;WSN覆盖优化等。 - **信号处理** - 识别、加密、去噪与增强; - 雷达信号处理,肌电/脑电信号分析,通信时序优化 - **电力系统** - 微电网调度,无功功率调节及配网重构;储能配置研究 - **元胞自动机** - 交通流模拟、人群疏散与疾病传播 - 晶体生长模型等仿真实验 **博主优势:精通Matlab各领域,并提供详尽的代码指导。座右铭:“行百里者,半于九十。”** 学习步骤: 1. **熟悉环境**:下载并安装好所需软件版本。 2. **基础知识**:阅读相关书籍或在线教程以掌握基础概念与语法结构。 3. **互联网资源利用**:结合网络上丰富的教学资料和案例进行深入理解。 4. **实践操作**:通过编写代码来验证理论知识,增强实际应用能力。 5. **问题解决**:遇到困难时及时寻求帮助。