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改进型多目标粒子群社团检测算法

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简介：
本研究提出了一种改进型多目标粒子群优化算法用于社团检测，旨在提高复杂网络结构中社区发现的有效性和准确性。 《Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition》是一篇关于使用进化算法进行社团检测的优秀文章，发表在TEVC期刊上。该文提出的MODPSO方法通过Matlab实现，并包含大量数据可以直接运行，十分方便。

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  • 改进型多目标粒子群社团检测算法
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    本研究提出了一种改进型多目标粒子群优化算法用于社团检测，旨在提高复杂网络结构中社区发现的有效性和准确性。 《Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition》是一篇关于使用进化算法进行社团检测的优秀文章，发表在TEVC期刊上。该文提出的MODPSO方法通过Matlab实现，并包含大量数据可以直接运行，十分方便。
     
  • 改进型多目标粒子群算法MOPSO代码包RAR版
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    本代码包提供了一种改进型多目标粒子群优化（MOPSO）算法的实现，旨在解决复杂工程问题中的多目标决策。以RAR格式封装，便于下载与安装使用。 使用MATLAB编写代码，并将其分为多个.m文件进行组织。这些文件涵盖支配关系选择、全局领导者选择、删除多余的非劣解、创建栅格以及标准测试函数ZDT等内容。
     
  • 改进型多目标粒子群优化算法及其应用
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    本研究提出了一种改进型多目标粒子群优化算法，旨在提高复杂问题求解效率和精度，并探讨其在多个领域的应用前景。 为了克服多目标粒子群优化算法在解决约束优化问题时难以同时兼顾收敛性能与求解质量的问题，本段落提出了一种基于免疫网络的改进型多目标粒子群优化方法。该算法通过构建免疫网络来促进不同群体间的最优信息交流，并实现了粒子群搜索策略和人工免疫网络机制的有效结合。此外，还引入了速度迁移、自适应方差变异以及以聚类为基础的免疫网路更新等具体技术手段。 实验结果表明，在应用于电弧炉供电优化模型时，该算法能够有效降低电量消耗，缩短冶炼周期，并有助于延长设备内部衬里的使用寿命。这些发现进一步证明了改进后的多目标粒子群优化方法在处理实际工程问题中的可行性和优越性。
     
  • 改进的多目标粒子群优化算法(MOPSO)
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    简介：改进的多目标粒子群优化算法（MOPSO）通过引入自适应策略和多样性维护机制，增强了原有算法在复杂多目标问题求解中的性能与效率。 多目标粒子群算法（MOPSO）是由Carlos A. Coello Coello等人在2004年提出的一种方法，旨在将原本适用于单目标问题的粒子群优化（PSO）技术扩展到解决多目标问题上。该算法能够有效地处理多个相互冲突的目标，并且已经得到了详细的描述和验证性的运行实例。
     
  • 改进的多目标粒子群优化算法(MOPOS)
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    简介：MOPOS是一种经过改良的多目标粒子群优化算法，旨在提高求解复杂问题时的效率和精度。通过引入创新机制与动态适应策略，该算法增强了搜索能力和多样性保持能力，在处理多目标优化问题中展现出了显著优势。 多目标粒子群优化算法的C++程序包括了优化算法及其适应度函数的设计与实现。这段描述的内容主要关注于如何用C++编写一个多目标粒子群优化算法，并且详细介绍了该程序中包含的具体功能，如核心的优化过程和评估解决方案质量的方法。
     
  • 改进型拓扑多模态多目标粒子群算法的代码
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    本代码实现了一种改进型拓扑结构下的多模态、多目标粒子群优化算法，适用于复杂问题求解，促进智能计算技术的发展与应用。 关于环形拓扑多模态多目标粒子群算法的代码，在MATLAB上直接运行即可。
     
  • 基于MATLAB的多目标粒子群算法(MOPSO)改进实现
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台的改进型多目标粒子群优化（MOPSO）算法，旨在提升复杂多目标问题求解效率与精度。通过创新搜索策略和更新机制增强算法性能。 多目标粒子群算法的原理以及其在MATLAB中的实现方法可以在《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》一文中找到详细解释。该代码注释详尽，结构清晰，非常适合用于学习多目标优化技术。程序包含主函数和四个常用的多目标优化测试函数，如果运行过程中遇到任何问题都可以寻求帮助。文档中提供了获取完整代码的方式。
     
  • 改进的多目标自适应混沌粒子群优化算法
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    简介：本文提出一种改进的多目标自适应混沌粒子群优化算法，通过引入混沌理论和自适应策略提升算法搜索效率与解的质量，在多个测试函数上验证了其优越性。 本段落提出了一种多目标自适应混沌粒子群优化算法（MACPSO）。首先利用混沌序列设计了一个新的动态加权方法来选择全局最优粒子；其次改进了NSGA-II的拥挤距离计算方式，并将其应用于严格的外部存档更新策略中；最后针对外部存档，引入了一种基于世代距离的变异机制。这些措施不仅增强了算法的收敛性能，也提升了Pareto最优解集的均匀性。实验结果表明该方法的有效性和优越性。
     
  • CMOPSO_RAR_多目标_多目标优化_多目标粒子群算法
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    本研究提出了一种改进的多目标粒子群优化算法(CMOPSO_RAR)，结合了随机局域搜索技术，旨在解决复杂多目标优化问题，有效提升解集的质量与多样性。 非常实用的多目标粒子群算法，适用于刚接触多目标优化算法的人士。
     
  • 多群体协作的多目标粒子群算法
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    简介：本文提出了一种创新的多目标粒子群优化算法，特别适用于解决涉及多个群体合作的复杂问题。该方法通过模拟自然界的群体智能行为，有效提高了搜索效率和解的质量，在工程实践中有广泛的应用前景。 采用多种群协同的多目标粒子群算法进行测试，选用的测试函数为ZDT1。