Advertisement

多目标Pareto最优解搜索算法源码包RAR版

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

简介：
本RAR文件包含用于求解多目标优化问题中Pareto最优解集的高效算法源代码，适用于科研与工程实践。 多目标优化是指在存在约束条件的情况下同时追求两个或多个相互矛盾的优化目标。由于这些目标之间通常无法共存于最优状态，因此一个目标达到最佳往往需要牺牲其他目标的表现。这意味着多目标优化问题可能有若干个解，在这些解中没有单一的最佳选择，它们被称为Pareto最优解。 带精英策略的快速非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）是目前应用最广泛的解决此类问题的方法之一。本案例将深入讲解MATLAB自带的改进版NSGA-II，并通过具体实例展示其实际应用场景。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 多目标Pareto最优解搜索算法源码包RAR版
    优质
    本RAR文件包含用于求解多目标优化问题中Pareto最优解集的高效算法源代码，适用于科研与工程实践。 多目标优化是指在存在约束条件的情况下同时追求两个或多个相互矛盾的优化目标。由于这些目标之间通常无法共存于最优状态，因此一个目标达到最佳往往需要牺牲其他目标的表现。这意味着多目标优化问题可能有若干个解，在这些解中没有单一的最佳选择，它们被称为Pareto最优解。 带精英策略的快速非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）是目前应用最广泛的解决此类问题的方法之一。本案例将深入讲解MATLAB自带的改进版NSGA-II，并通过具体实例展示其实际应用场景。
     
  • 多目标Pareto最优解的搜索算法
    优质
    本研究探讨了用于寻找多目标优化问题中Pareto最优解集的新颖搜索算法，旨在提高计算效率和解决方案的质量。 多目标优化是指在存在约束条件的情况下同时追求两个或更多相互矛盾的目标。由于这些目标之间往往需要权衡取舍，因此一个目标的改善通常会导致其他目标的表现下降。在这种情况下，多目标优化问题会有多个最优解，它们共同构成了帕累托最优解集。
     
  • 基于Pareto最优性的多目标粒子群算法.rar
    优质
    本研究提出了一种基于Pareto最优性的多目标粒子群优化算法，旨在提高解决复杂多目标问题时解集的质量和多样性。 基于Pareto支配的多目标粒子群算法程序已用MATLAB设计实现，并通过多个公认测试函数进行了验证，结果显示良好。
     
  • Matlab【多目标优化-麻雀搜索算法】利用麻雀搜索算法解决多目标优化问题.zip
    优质
    本资源提供了一种基于麻雀搜索算法的MATLAB工具包，专注于求解复杂的多目标优化问题。通过模仿自然界中麻雀的行为模式，此算法在处理非线性、多峰函数等难题时展现了高效性和鲁棒性。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 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。 内容标题所示，具体介绍可查看主页搜索博客。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在技术与个人修养上同步精进。如有合作意向，请私信联系。
     
  • 多目标和谐搜索算法优化MOHS.m.zip
    优质
    本资源提供了一种用于解决复杂多目标优化问题的新型启发式算法——多目标和谐搜索（MOHS）的MATLAB实现代码。通过模拟音乐中的和声现象，该算法能够有效探索解空间并找到多个目标之间的平衡点。此压缩包内含详细的注释与示例数据，帮助用户快速掌握并应用多目标优化技术于实际问题中。 多目标 Harmony Search 优化算法是一个用于解决具有多个目标函数的优化问题的 Matlab 函数脚本。Harmony Search 算法是平衡局部搜索与全局搜索的一种高效方法，能够快速有效地找到最佳解决方案。这个脚本是在感谢另一位开发多目标算法作者的基础上，将其修改为使用 Harmony Search 算法版本而创建的。
     
  • 多目标旅行商问题 Pareto 最优解的遗传算法 (Multiobjective-TSP)
    优质
    本研究提出了一种针对多目标旅行商问题（Multiobjective TSP）的遗传算法，用于寻找Pareto最优解集，优化路径规划中的多样性和效率。 采用具有非支配二元排序的遗传算法NSGA-II（Deb, 2002）进行多目标旅行商问题优化（Jensen, 2003）。
     
  • 基于分解的多目标优化算法_MOEAD源码包RAR版
    优质
    本资源提供基于分解的多目标优化算法MOEAD的源代码压缩包，格式为RAR。适合研究与学习使用，助力解决复杂决策问题。 MOEAD代码是基于分解的多目标优化算法的MATLAB实现。
     
  • 【智能优化算法——麻雀搜索算法】利用麻雀搜索算法解决多目标优化问题及MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种新颖的智能优化算法——麻雀搜索算法，用于求解复杂的多目标优化问题，并附有详细的MATLAB实现代码。 版本：MATLAB 2014/2019a 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。 内容：标题所示，具体介绍可通过主页搜索博客获取。 适合人群：本科和硕士等层次的科研与学习使用。 博主简介：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。若有相关项目合作意向，请通过私信联系。
     
  • 高效的多目标进化算法用于求解Pareto最优前沿问题
    优质
    本研究提出了一种高效的多目标进化算法，专门针对寻找复杂优化问题中的Pareto最优解集。该方法通过创新的选择机制和多样性维护策略，在保证解集分布质量的同时提高了计算效率，适用于解决工程设计、经济管理等领域内的实际多目标决策问题。 我们设计了一种新的多目标进化算法（MOEA），用于求解均匀分布的Pareto最优解集。该算法的独特之处在于引入了全新的个体适应值计算方法：通过群体中的某个体与全局最优非劣解集之间的最小距离来评估其适应度。此外，新算法结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中使用的拥挤距离技术，从而加速了向Pareto前沿的收敛过程，并确保了解集中多样性的维持。 仿真结果表明，该方法不仅能够生成分布良好的Pareto最优解集，还能显著简化计算流程并减少运行时间。其复杂度为ο(mn2)，其中m表示目标函数的数量，而n则代表种群规模。
     
  • 【优化求解】利用引力搜索算法(GSA)求解最优目标的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于引力搜索算法（GSA）实现的MATLAB代码，用于解决各类最优化问题。通过模拟万有引力定律，该工具箱旨在高效地寻找复杂系统中的最优解或近似最优解。 基于引力搜索算法GSA求解最优目标的Matlab源码分享。此代码旨在帮助用户通过优化方法寻找特定问题下的最佳解决方案。引力搜索算法是一种模拟宇宙中天体间相互作用过程的智能计算技术，适用于解决各种复杂的优化难题。下载并使用该资源可以帮助研究者和工程师更有效地进行项目开发与实验分析。