Advertisement

多重目标优化

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：多重目标优化是指在决策过程中同时考虑多个相互冲突的目标，寻求最优或满意的解决方案。这种方法广泛应用于工程设计、经济学等领域，旨在平衡不同需求和限制条件以实现最佳综合效果。 多目标优化用于求解机器学习中的目标函数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 多重目标优化
    优质
    简介：多重目标优化是指在决策过程中同时考虑多个相互冲突的目标，寻求最优或满意的解决方案。这种方法广泛应用于工程设计、经济学等领域，旨在平衡不同需求和限制条件以实现最佳综合效果。 多目标优化用于求解机器学习中的目标函数。
     
  • Java中的多目标优化算法_zip_affect4gx_优化工具_多目标优化算法java_多目标优化
    优质
    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。
     
  • 单一与多重目标的优化进化算法
    优质
    本研究探讨了在复杂问题中使用优化进化算法的有效性，特别关注于如何设计既能处理单一也能应对多重目标优化挑战的灵活算法策略。 为了弥补进化算法计算量大以及局部搜索能力较弱的缺点，引入了一种数学试验方法——均匀设计来构建新的进化算子。这种方法使新算子具备了类似传统优化算法的局部搜索特性，从而提升了整体搜索效率。通过一组测试函数的实际数值实验验证发现，采用此改进后的算法不仅减少了计算量，还加快了收敛速度。
     
  • CDMOPSO_DTLZ_多目标_多目标优化_粒子群优化算法
    优质
    本研究提出了一种改进的基于分解和多目标粒子群优化（DMOPSO）的CDMOPSO算法，并应用于DTLZ测试问题，有效提升了复杂多目标优化任务的解质量。 基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法包括了测试函数的应用。
     
  • 多目标进化优化.pdf
    优质
    《多目标进化优化》探讨了在复杂问题求解中如何同时优化多个相互冲突的目标。本文介绍了一种基于自然选择和遗传机制的算法，有效解决了传统方法难以处理的多目标决策难题，并广泛应用于工程设计、经济管理和生物信息学等领域。 多目标优化是一种在决策过程中同时考虑多个相互冲突的目标的数学方法。这种方法广泛应用于工程设计、经济管理等领域，旨在找到能够平衡不同需求的最佳解决方案。通过引入权衡机制或偏好结构，研究者可以探索不同的解集，并选择最符合实际需要的结果。
     
  • NSGA_II.rar_NSGA II与Matlab_NSGA-II算法_多目标优化_NSGA_II_NSGA多目标优化
    优质
    本资源包包含NSGA-II（快速非支配排序遗传算法第二版）的相关代码和文档，适用于使用Matlab进行多目标优化问题的研究与实践。 NSGA_II多目标优化算法适用于工程优化计算，具有很好的性能和强大的功能。
     
  • CMOPSO_RAR_多目标_多目标优化_多目标粒子群算法
    优质
    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。
     
  • Maxwell的多目标优化
    优质
    Maxwell的多目标优化研究涉及电磁场设计中的复杂问题，通过改进算法实现多个性能指标的同时优化，推动了工程应用中的创新解决方案。 在电机优化过程中建立参数变量时有两种类型：1、Project Variables（项目变量），相当于全局变量；2、local Variables（局部变量），相当于局部变量。Project Variables可以在同一个项目的各个2D、3D及RMxprt模型中使用，它们是在Design Properties下创建的。而local Variables只能在某个特定模型内使用，并同样设置于design properties之下建立。
     
  • 多目标优化方法
    优质
    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【最新多目标优化算法】——多目标马群优化算法（MOHOA）
    优质
    简介：本文介绍了一种新颖的多目标优化算法——多目标马群优化算法(MOHOA)，适用于解决复杂工程问题中的多目标决策，展示出强大的寻优能力和广泛的应用前景。 多目标优化算法旨在解决涉及多个相互冲突的目标的复杂问题。这类算法的主要任务是找到一组最优解，这些解能够反映不同目标之间的权衡关系，并确定一系列帕累托最优解决方案——在不牺牲一个目标的情况下无法改善另一个目标。 我们开发了一种基于HOA（马群优化算法）的多目标优化方法，称为MOHOA（多目标马群优化算法）。HOA是一种模拟自然界中马群行为以寻找最佳解的启发式搜索技术。通过将HOA扩展到处理多个目标的问题上，MOHOA增强了其探索和利用机制，从而能够找到更多的帕累托最优解集，并有效地逼近问题的整个帕累托前沿。