Advertisement

Matlab代码 sqrt-reproblems 是一组反映现实世界的多目标优化问题

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

简介：
该存储库提供了田边亮治和久保久雄所著论文中提出的多种现实世界多目标优化问题及其Java（）、C语言、Matlab/Octave和Python实现代码。这些代码均为真实存在的优化问题提供了解决方案，并且在任何实施过程中均以默认设置显示针对RE21随机生成的问题的目标值。为了简化命名 convention，在存储库中命名时省略了每个 RE 问题所涉及决策变量的数量。例如，在源代码中 RE 问题 2-4-1 被表示为 RE-21。补充文件详细列出了各个 RE 问题的具体信息并提供了相关数据集。此外该存储库还包含了近似 Pareto 前沿的数据以及这些 RE 问题是可用在 jMetal 最新稳定版本中的

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB 多目标优化问题
    优质
    本项目探讨使用MATLAB解决多目标优化问题，涵盖算法设计、参数调整及结果分析，旨在为复杂决策提供有效解决方案。 基于MATLAB的多目标优化遗传算法源程序是一个很好的应用案例。
  • MATLAB多目标优化问题
    优质
    简介：本文探讨了利用MATLAB解决复杂的多目标优化问题的方法与技巧，涵盖了算法设计、模型建立及仿真分析等内容。 多目标优化与决策的基本方法在Matlab中的现代应用。
  • 基于粒子群算法的多目标优化问题MATLAB实现代码
    优质
    本代码运用粒子群算法解决复杂环境下的多目标优化问题，并提供详细的MATLAB实现方案，适用于科研和工程实践。 应用粒子群算法求解多目标优化问题及其相应的MATLAB代码。
  • 【优化求解】利用NSGA2算法解决多目标优化问题的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于NSGA2（非支配排序遗传算法二代）的MATLAB代码，适用于解决复杂工程中的多目标优化问题，帮助用户快速掌握并应用先进优化技术。 【优化求解】基于NSGA2算法求解多目标优化问题的Matlab源码(zip文件)
  • 基于多目标遗传算法的MATLAB代码实现选址优化问题解决方案
    优质
    本研究提出了一种使用多目标遗传算法在MATLAB中解决选址优化问题的方法，提供高效且灵活的解决方案。 MATLAB代码实现了一个基于多目标遗传算法的选址优化问题求解方法，主要目的是在给定的多个候选点中选择合适的位置作为设施（如物流中心、仓库等）的选址，并同时考虑总成本、总风险和总碳排放等多个目标，通过迭代寻优得到帕累托最优解集。 该MATLAB实现提供了一个有效的框架来解决特定的选址问题。多目标遗传算法的核心在于模拟自然选择和遗传机制，以寻找候选选址方案中的最优解集，即帕累托前沿。在这一过程中，算法需要考虑总成本、总风险以及总的碳排放等多个相互冲突的目标。 代码中包含多个自定义函数，用于执行特定的操作或计算步骤。例如，“Mutate.m”负责变异操作，通过引入新的特征来增加种群的多样性。“calculate_z1.m”，“calculate_z2.m”和“calculate_z3.m”分别用来评估不同目标函数的值，这些是算法评价候选解好坏的标准。 另外，“Select.m”实现了选择机制，根据适应度保留优秀个体并淘汰劣质个体；而“Cross.m”则模拟生物遗传中的染色体交换来产生新的个体。“nonDominatedSort.m”用于非支配排序，识别出在所有目标上都不比其他任何解差的帕累托最优解。 “initpop.m”函数负责初始化种群，生成起始解集；而“main.m”则是整个算法的主要控制文件，它协调调用其它函数来完成选址优化问题的求解工作。总的来说，这个MATLAB实现为解决复杂的多目标选址问题提供了一个强大的工具，并在现代供应链管理领域中具有广泛的应用前景，尤其是在需要权衡成本、风险与环保标准的情境下。
  • 多目标蜉蝣优化算法(Matlab代码实现).zip (MOMA)
    优质
    多目标蜉蝣优化算法(MOMA)提供了一种高效的解决方案来处理复杂环境下的多目标优化问题。本资源包含详尽的Matlab代码实现，帮助用户快速理解和应用该算法。 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、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，对于介绍的具体细节可以点击主页搜索博客查看。 适合人群：本科及硕士等科研和教学学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在追求技术进步的同时也注重个人修养的提升。如有合作意向可私下联系。
  • Matlab中工程优化问题的实现代码
    优质
    本文章提供在MATLAB环境下解决各类工程优化问题的实现方法及示例代码，涵盖线性规划、非线性规划等常见类型。 关于数学建模中的工程优化问题，在使用Matlab解模型的工具代码方面，其主要作用如下：一是提供针对特定问题解答的模板；二是为Matlab初学者提供帮助。
  • 【天鹰算法应用】利用天鹰优化算法解决多目标优化问题及MATLAB实现代码.zip
    优质
    本资源包含使用天鹰优化算法解决复杂多目标优化问题的方法与实例，并提供详细的MATLAB实现代码，适用于科研和工程实践。 1. 版本：MATLAB 2014a至2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及无人机路径规划等领域的MATLAB仿真研究，详情请查看博主主页的博客文章。 3. 内容：标题所示内容包括相关介绍，具体细节可在博主主页搜索查阅。 4. 适用人群：本科至硕士阶段科研学习与教学使用 5. 博客简介：一位热爱科学研究工作的MATLAB开发者，在技术进步的同时注重个人修为提升。如有合作意向，请通过平台信息进行联系。
  • 【珍贵资源】利用NSGA2优化算法解决多目标优化问题的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供一套基于NSGA2（非支配排序遗传算法二代）的Matlab实现代码，适用于多种复杂场景下的多目标优化问题求解。包含详尽注释与实例演示，便于学习和应用。 资源整理不易，欢迎下载交流学习！NSGA2优化算法利用Matlab求解多目标优化问题，结合遗传算法优化与帕累托排序，有效地解决了这类复杂的问题，并通过算例验证了其可行性和有效性。
  • Matlab【多目标优化-蜻蜓算法】利用Dragonfly Algorithm (DA)解决多目标优化问题.zip
    优质
    此资源提供了一种采用蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm, DA）来处理复杂工程中常见的多目标优化问题的MATLAB实现方案。该工具箱旨在为研究人员和工程师们探索多种可能解，以达到最优决策制定的目的。通过模拟自然界中的群居行为，DA能够有效地搜索出帕累托前沿上的解决方案，适用于各类非线性、约束或离散变量的问题场景。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，内含运行结果。 2. 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。更多内容请查看博主主页搜索相关博客。 3. 内容：标题所示的内容介绍，请点击主页搜索具体博客获取更多信息。 4. 适合人群：本科生和研究生等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于修心和技术同步精进。欢迎合作交流。