Advertisement

Lingo可用于解决包含多个目标优化问题的实例。

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

简介：
通过对lingo软件的特性进行详细阐述，随后将着重介绍其在解决多目标优化问题方面的应用实例，以展现该软件强大的功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LINGO解决实例（多目标问题）
    优质
    本案例详细介绍如何使用LINGO软件求解具有挑战性的多目标优化问题，提供模型建立、算法选择及结果分析的方法与技巧。 理解LINGO处理多目标问题的算法可以通过实例来实现。这种方法有助于更好地掌握相关概念和技术细节。
     
  • LINGO解决多目标问题案例分析
    优质
    本案例深入探讨了使用LINGO软件解决复杂多目标优化问题的方法与技巧，通过具体实例展示了如何建模和求解实际应用中的多目标决策问题。 本段落将介绍如何使用LINGO软件处理多目标问题，并通过实例进行展示。首先会概述LINGO软件的特点，然后给出具体的例子来说明其应用。
     
  • LINGO软件在优化与多目标问题中的应用实例
    优质
    本文章将探讨并展示如何利用LINGO软件解决复杂的优化及多目标决策问题，提供详实的应用案例和解析。 文档详细介绍了如何使用lingo软件求解优化问题及多目标问题，并提供了丰富的实例内容。
     
  • 基于PSO_GD的粒子群解决多目标优化问题
    优质
    本研究提出了一种结合PSO与遗传算法（GD）的新型粒子群优化方法，有效解决了复杂环境下的多目标优化难题。 为了提高冷热电三联供系统（CCHP）运行的经济性并节约能源、减少污染物排放量，建立了包含运行成本和燃料费用的目标函数，并考虑了各个设备的运行约束。通过优化和仿真得到了最优的出力计划。仿真实验表明：基于微型燃气轮机的三联供系统按照优化结果进行能量调度可以实现最低的运行成本。
     
  • 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。
     
  • 利用粒子群算法解决多目标优化问题
    优质
    本研究探讨了采用粒子群优化算法有效处理复杂系统中的多目标决策难题，旨在提升算法在多样性和收敛性方面的表现。通过模拟自然群体智能行为，该方法为工程设计、经济学等领域提供了新的解决方案途径。 粒子群优化算法自提出以来发展迅速，因其易于理解和实现而在众多领域得到广泛应用。通过改进全局极值和个体极值的选取方式，研究人员提出了一种用于解决多目标优化问题的新算法，并成功搜索到了非劣最优解集。实验结果验证了该算法的有效性。
     
  • LINGO在数学建模中解决多目标问题的方法
    优质
    本文章探讨了如何运用Lingo软件工具，在数学建模领域内有效处理和求解包含多个优化目标的问题，提供详细的步骤与策略。 LINGO在处理目标优化问题方面除了具备LINDO的所有功能外，还可以用于求解非线性规划问题，包括非线性整数规划问题；它内置了建模语言，能够以简练、直观的方式描述较大规模的优化问题，并且可以将所需的数据保存在独立文件中。
     
  • 【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)
     
  • 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。