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DMOSOPT: 基于代理的分布式MO-ASMO多目标优化算法控制器

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简介:
DMOSOPT是一种创新性的基于代理的分布式多目标优化算法控制器,采用MO-ASMO策略,在复杂问题空间中实现高效且精确的解决方案搜索。 莫阿斯莫是MO-ASMO的独立版本,而MO-ASMO是一种基于代理的多目标优化算法。 快速入门:请运行ZDT1_MOASMO.py以开始您的第一次运行。有关更多关于MO-ASMO的信息,请阅读相关论文。如果您在自己的研究中使用该代码,请引用以下文献: Gong, W., Q. Duan, J. Li, C.Wang, Z.Di, A.Ye, C.Miao和Y.Dai (2016), 基于多目标自适应代理建模的大型参数估计优化,复杂的地球物理模型, 水资源研究。 52(3): 1984-2008. 提供了多个测试案例使用ZDT1功能。 以下是几个例子: - ZDT1_NSGA2.py:采用NSGA2算法进行优化。 - ZDT1_MOASMO.py:利用MO-ASMO进行优化。

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  • DMOSOPT: MO-ASMO
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    DMOSOPT是一种创新性的基于代理的分布式多目标优化算法控制器,采用MO-ASMO策略,在复杂问题空间中实现高效且精确的解决方案搜索。 莫阿斯莫是MO-ASMO的独立版本,而MO-ASMO是一种基于代理的多目标优化算法。 快速入门:请运行ZDT1_MOASMO.py以开始您的第一次运行。有关更多关于MO-ASMO的信息,请阅读相关论文。如果您在自己的研究中使用该代码,请引用以下文献: Gong, W., Q. Duan, J. Li, C.Wang, Z.Di, A.Ye, C.Miao和Y.Dai (2016), 基于多目标自适应代理建模的大型参数估计优化,复杂的地球物理模型, 水资源研究。 52(3): 1984-2008. 提供了多个测试案例使用ZDT1功能。 以下是几个例子: - ZDT1_NSGA2.py:采用NSGA2算法进行优化。 - ZDT1_MOASMO.py:利用MO-ASMO进行优化。
  • 电源粒子群无功(MATLAB)
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    本文利用MATLAB软件,提出了一种基于分布式电源的多目标粒子群算法,旨在有效解决电力系统中的无功功率优化问题。通过详细阐述该算法的工作原理及其在提高电网运行效率和稳定性方面的应用价值。 利用MATLAB语言编程的粒子群算法对含有分布式电源的配电网进行多目标优化。
  • MO-NILM:面向NILM
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    MO-NILM是一种专为非侵入式负荷监测(NILM)设计的多目标优化算法。通过进化计算技术,它有效解决了NILM中的多个复杂问题,提升了能源管理和消费分析的精度与效率。 MO-NILM:一种用于NILM分类的多目标进化算法由Machlev, R.、Belikov, J.、Beck, Y. 和 Levron, Y. (2019)提出,并发表在《Energy and Buildings》期刊第199期,页码为134-144。此外,Tian, Y., Cheng, R., Zhang, X., & Jin, Y. (2017)介绍了PlatEMO:用于进化多目标优化的MATLAB平台。
  • MO-NILM:用NILM - MATLAB开发
    优质
    简介:本文介绍了一种名为MO-NILM的多目标进化算法,专门针对电力负荷分解中的NILM(非侵入式负载监测)分类问题进行优化,在MATLAB平台上实现并验证了其有效性。 MO-NILM 源代码基于 [1]。一些备注如下: 1) 此设置用于文章中的场景 3:MO-NILM2 (P, Q)。在此配置中,您可以使用两个功能(在我们的例子中是 P 和 Q,但您也可以根据需要更改)。 2)此代码基于 PlatEMO 平台开发,PlatEMO 是一个开源的多目标进化优化问题平台,使用 MATLAB 编写。如果您使用了这份代码,请确保引用 PlatEMO [2] 作为参考文献。 3) 若要运行该程序,请进入 \AmpdsPQ 文件夹并执行 main_Ampds.m 脚本段落件。 4) 在函数“NSGAII_sim_Ampds.m”中,您需要在第15行插入到 mainNsgaII_PQ.m 所在路径的引用(应该是上一级目录)。 5) 数据库位于 \AmpdsPQ\36kSamplesDb 文件夹内。通过仔细审查和逆向工程,您可以根据自己的数据库需求进行相应的修改。对于每一个 Mat 文件来说,第一列代表特征值。
  • Java中_zip_affect4gx_工具_java_
    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。
  • 优质
    简介:多目标差分进化是一种智能优化方法,用于解决具有多个冲突目标的问题。该算法基于种群搜索策略,通过变异、交叉和选择操作寻找帕累托最优解集,在工程设计等领域广泛应用。 适合多目标数学模型优化的方法可以有效解决复杂问题中的多个冲突目标,在资源有限的情况下寻找最优解或满意解。这类方法在工程设计、经济管理等领域有着广泛的应用价值。通过合理构建评价指标体系,采用先进的算法技术,能够提高决策质量和效率,促进实际问题的科学化和系统化处理。
  • 遗传
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    本研究提出了一种基于遗传算法的创新性多目标优化策略,旨在有效解决复杂问题中的多个冲突目标,在保持解集多样性的前提下寻找最优解。 基于遗传算法的多目标优化方法利用了工具箱中的相关函数,这有助于理解如何使用这些工具箱。
  • MATLAB(NSGA-II)
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    本研究采用MATLAB平台实现NSGA-II算法,旨在解决复杂工程问题中的多目标优化需求。通过模拟进化过程,有效寻找帕累托最优解集。 本资源适用于多个目标函数及变量的应用场景,例如三目标三变量的情况。
  • CDMOPSO_DTLZ___粒子群
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    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。
  • MATLAB【最新】——马群(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。