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动态规划及其多目标优化，结合MATLAB进行建模。

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简介：
该课程材料“数学建模之动态规划及多目标优化”是一份极具价值的资源，深入探讨了动态规划以及多目标优化的相关理论和应用。

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  • 动态规划与多目标优化在数学建模中的应用（MATLAB）
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    本研究探讨了动态规划与多目标优化方法在解决复杂数学问题中的应用，并通过MATLAB进行算法实现和案例分析。 数学建模中的动态规划及多目标优化是一个非常有价值的课题。相关课件内容丰富且深入浅出，非常适合学习和研究。
  • 多目标线性规划求解方法及其MATLAB实现.zip_EPN_MATLAB数学建模与线性规划_目标规划与多目标优化
    优质
    本资料探讨了多种解决多目标线性规划问题的方法，并提供了利用MATLAB进行编程实现的具体案例，适用于学习和研究目标规划与多目标优化的人员。 在数学建模过程中常用的MATLAB代码可以用来求解线性规划问题。
  • 混合动力动态规划及其MATLAB实现，MATLAB
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    本研究探讨了混合动力系统的动态规划方法，并在MATLAB环境下实现了相应的优化算法，以提高能源效率和减少排放。 动态规划混合动力汽车模式切换程序及其工况设计。
  • 多目标规划及其MATLAB程序实现
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    《多目标规划及其MATLAB程序实现》一书深入浅出地介绍了多目标优化的基本理论与方法，并结合实际案例详细讲解了如何使用MATLAB进行多目标问题求解。 本段落介绍了几种求解多目标问题的基本方法，并附上了MATLAB的一些基本语句。
  • 改进的动态多目标进化优化算法——MOEA/D-FD
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    简介：本文提出了一种改进的动态多目标进化优化算法（MOEA/D-FD），旨在提高其在处理复杂、变化迅速的多目标问题上的性能，通过灵活解空间划分技术增强算法适应性和稳定性。 MOEA/D-FD是一种用于解决动态多目标优化问题的新算法。在这样的问题环境中，多个目标函数以及约束条件可能会随时间发生变化，因此需要一种能够追踪变化中的帕累托最优解或前沿的多目标优化方法。 当环境发生改变时，该算法会构建一个一阶差分模型来预测一定数量帕累托最优解的位置，并保留部分旧有的帕累托最优解进入新种群。通过将这一预测机制与基于分解的方法相结合，在处理动态变化的目标函数和约束条件方面表现出色。 实验结果表明，MOEA/D-FD算法在多个具有不同复杂度的典型基准问题上表现优异，证明了其解决动态多目标优化问题的能力。此外，文件夹中还包含了该算法的相关论文以及其实现在Matlab中的代码。
  • 动态多目标优化及其算法测试——基于DMOEAs平台
    优质
    本研究专注于动态多目标优化领域，介绍了一种名为DMOEAs的新型算法测试平台，并探讨了该平台上各种算法的表现与应用。 动态多目标优化问题（Dynamic Multi-objective Optimization Problems, DMOPs）是指那些目标函数之间存在矛盾关系，并且这些目标函数、约束条件或参数会随时间变化的问题。这种不断变化的特性为解决DMOPs带来了挑战，要求算法不仅要能够追踪到最优解，还要能迅速应对各种变动。该资源提供了一些用于动态多目标优化问题的基准测试案例和研究平台，由Matlab编程语言构建而成，极大地方便了对动态多目标优化算法的研究工作。有兴趣深入探讨这一领域的学者可以利用这些工具进行相关研究。
  • 动态规划题目分类及总结
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    本资料全面解析动态规划算法，涵盖基础概念、核心技巧与实践应用，并按类型对经典问题进行归纳总结，帮助读者系统掌握和灵活运用动态规划方法。 动态规划总结与题目分类 一、简单基础dp 1. 递推 2. 背包 3. LIS（最长上升子序列） 4. LCS（最长公共子序列） 二、区间dp 四、数位dp 五、概率(期望) dp 六、状态压缩dp 七、数据结构优化的dp 1. 二进制优化 2. 单调队列优化 3. 斜率优化 4. 四边形不等式优化
  • 多目标进化优化.pdf
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    《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。
  • MATLAB路径规划：结合模拟退火与粒子群的全局规划及DWA动态局部规划代码
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的路径规划方案，融合了模拟退火算法和粒子群优化进行全局搜索，并采用DWA方法做动态局部调整。 利用模拟退火-粒子群算法进行全局路径规划后，设置动态障碍物进行DWA局部规划。这只是将两种方法融合，并无太大难度，一看就会。如需详细了解，请参考相关文献或在线资源。
  • 基于多目标规划的矿山车辆调度优化模型
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    本研究提出了一种基于多目标规划的矿山车辆调度优化模型，旨在解决矿山运输效率低、成本高的问题，通过平衡时间与资源利用实现经济效益最大化。 钢铁工业是国家工业的重要支柱之一，而铁矿则是支撑这一产业的主要原料来源。矿区运输的效率直接影响到钢产量，因此高效的矿车调度对于提升露天矿山的产出量以及经济效益至关重要。本段落结合实际生产中的问题，运用优化理论中多目标优化的理念设计了一种新的矿车运输调度模型。相较于传统的基于贪心准则的方法，本方法在精度、求解速度和实用性方面表现出显著优势，在实践中具有重要的应用价值。