Advertisement

改良的自适应遗传算法与粒子群算法混合方法（涵盖单目标及多目标优化）.rar

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

简介：
本研究探讨了一种结合改进自适应遗传算法与粒子群算法的混合策略，适用于解决单目标和多目标优化问题。 文档包含以下文件： - A_Genetic_Revised_Adap.M：改进的自适应遗传算法（单目标优化） - A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M：改进的自适应遗传算法（多目标优化） - AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M：改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化） - AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M：改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改良的自适应遗传算法与粒子群算法混合方法（涵盖单目标及多目标优化）.rar
    优质
    本研究探讨了一种结合改进自适应遗传算法与粒子群算法的混合策略，适用于解决单目标和多目标优化问题。 文档包含以下文件： - A_Genetic_Revised_Adap.M：改进的自适应遗传算法（单目标优化） - A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M：改进的自适应遗传算法（多目标优化） - AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M：改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化） - AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M：改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）
     
  • 改进的自适应遗传算法与粒子群算法混合方法（涵盖单目标及多目标优化）
    优质
    本研究提出了一种结合自适应遗传算法和粒子群算法的混合策略，有效提升了单目标及多目标问题的优化性能。 文档包含以下文件：A_Genetic_Revised_Adap.M为改进的自适应遗传算法（单目标优化）；A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M为改进的自适应遗传算法（多目标优化）；AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化）；AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）。
     
  • 改良型自适应遗传与粒子群算法结合方法（涵盖单目标及多目标优化）
    优质
    本研究提出了一种改良型自适应遗传算法与粒子群算法相结合的方法，适用于解决单目标和多目标优化问题，显著提升了搜索效率和解的质量。 文档包含以下文件： - A_Genetic_Revised_Adap.M：改进的自适应遗传算法（单目标优化）； - A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M：改进的自适应遗传算法（多目标优化）； - AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M：改进的自适应遗传算法和粒子群算法混合方法（单目标优化）； - AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M：改进的自适应遗传算法和粒子群算法混合方法（多目标优化）。
     
  • 改进的多目标自适应混沌粒子群优化算法
    优质
    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。
     
  • 自适应多目标粒子群优化算法(AMOPSO)
    优质
    简介：自适应多目标粒子群优化算法（AMOPSO）是一种改进的粒子群算法，专门用于解决复杂环境下的多目标优化问题。该算法通过动态调整参数和引入自适应机制增强了搜索能力和收敛性，广泛应用于工程设计、经济管理等领域。 自适应多目标粒子群优化器（AMOPSO）是一种优化算法。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 多目标遗传算法优化方法
    优质
    简介：多目标遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，用于解决具有多个冲突目标的最优化问题，在工程、经济等多个领域有广泛应用。 遗传算法可以用来解决多目标问题，方法是将这些问题转化为带有权重的单目标问题。
     
  • 动态重组的自适应多目标粒子群优化算法
    优质
    本研究提出了一种新颖的动态重组自适应多目标粒子群优化算法，旨在提高求解复杂多目标问题的效率和精度。通过引入动态重组策略及参数自适应调整机制，该算法能够有效避免早熟收敛，并增强探索与开发能力，在多个测试函数上展现出优越性能。 本段落提出了一种自适应动态重组粒子群优化算法。该算法利用凝聚的层次聚类方法将群体细分为多个子群体，并使用一个精英集来存储非支配解；通过贡献度与多样性的评估，实现对各子群体中的个体以及整个群体进行自我调整和重新组合；此外还引入了扰动算子用于改进保存在精英集内的非支配解。经过一系列具有不同特征的测试函数验证后发现，此算法能够显著提升收敛速度并增强种群进化能力。