近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca…

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca…

2018年1月份给师姐做的一个小项目,本来不打算写的,因为论文还没发表,涉及查重等乱七八糟的问题.... 感觉现在不写,以后应该来不及了,因为已经在实习岗位了.... 不做过多介绍,只做大概的描述,我是在别人程序上进行改进和优化的.... 之前还想把博文写的好看一点,现在没时间也没心思了,每天挤三个小时公交车去上班,那有多余时间来弄博文. 参考几位大神的博文和百度知道: https://blog.csdn.net/bettarwang/article/details/12179995#inser…

01.from numpy import array 02.from random import random 03.from math import sin, sqrt 04. 05.iter_max = 10000 06.pop_size = 100 07.dimensions = 28.c1 = 29.c2 = 2 10.err_crit = 0.00001 11. 12.class Particle: 13. pass 14. 15.def f6(param): 16. '''Schaf…

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,…

[论文标题]一种多尺度协同变异的微粒群优化算法 (2010) [论文作者]陶新民,刘福荣, 刘  玉 , 童智靖 [论文链接]Paper(14-pages // Single column) [摘要] 分析了变异操作对微粒群算法(PSO)的影响,针对变异单一,收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点,提出一种新的多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率 1 收敛到全局最优解.该算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法的初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子能够实现全局最优解空间的快…

多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2) 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40434430/article/details/82876572多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2)注:没有想到这篇博客竟然有很多人查看,这是我去年写的算法,里面难免会有一些错误,大家可以看看评论区,这里的matlab代码写的不太好,是以C语言思维写的,基本上没有并行,初学者建议可以看看platEMO上的源代码,提前培养好写代码的习惯! 0. 前言这个算法是本人接触科研学习实现…

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi…

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb…

00 前言 各位读者大家好,好久没有介绍算法的推文了,感觉愧对了读者们热爱学习的心灵.于是,今天我们带来了一个神奇的优化算法--遗传算法! 它的优点包括但不限于: 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求,由于他的进化特性,搜索过程中不需要问题的内在性质,对于任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续的都可处理. 进化算子的遍历性(各态历经性)使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素. 遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域特有的启发式,从…