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…

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…

需求为(自己编的,非实际项目): 某配送中心进行揽货,目标客户数为50个客户,配送中心目前的运力资源如下: 现有车辆5台 单台运力最大行驶距离200千米 单台运力最大载重公斤1吨 问:运力怎样走法才能以最低的成本完成针对这50个客户的揽货行为 是个最优化问题(运筹学),我们只考虑简化后的模型,不考虑路面交通.时间窗口这些复杂计算,用蚁群优化算法来实现接近最优解的计算. 关于蚁群优化算法的理论请看这篇文章:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Path_Optimiz…

生活中许多问题都是由相互冲突和影响的多个目标组成.人们会经常遇到使多个目标在给定区域同时尽可能最佳的优化问题,也就是多目标优化问题.优化问题存在的优化目标超过一个并需要同时处理就成为多目标优化问题. 多目标优化问题在工程应用等现实生活中非常普遍并且处于非常重要的地位,这些实际问题通常非常复杂.困难,是主要研究领域之一.自20世纪60年代早期以来多目标优化问题吸弓了越来越多不同背景研究人员的注意力.因此,解决多目标优化问题具有非常重要的科研价值和实际意义. 实际中优化问题大多数是多目标优化问题,一…

C# 蚁群优化算法实现 需求为(自己编的,非实际项目): 某配送中心进行揽货,目标客户数为50个客户,配送中心目前的运力资源如下: 现有车辆5台 单台运力最大行驶距离200千米 单台运力最大载重公斤1吨 问:运力怎样走法才能以最低的成本完成针对这50个客户的揽货行为 是个最优化问题(运筹学),我们只考虑简化后的模型,不考虑路面交通.时间窗口这些复杂计算,用蚁群优化算法来实现接近最优解的计算. 关于蚁群优化算法的理论请看这篇文章:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/…

本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确.更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程. 曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示,通常表示为φ(r) = 0,其代表曲面上具有相同函数值的等值曲线,由于函数值为零,一般称为零水平集.当曲线在曲面上移动时,可以用如下水平集方程表示: 上式为函数φ(r)对时间t的偏导,即函数φ(r)随时间t的变化情况,等式右边v表示曲线移动速度,▽φ表示曲面上函数φ(r)的梯度. 驱动曲线在曲面上移…

JMetal https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6306640.html https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6308597.html https://jmetal.github.io/jMetal/https://github.com/jMetal https://sourceforge.net/projects/jmetal/files/jmetal4.5/jmetal4.5.2.jar/download 机器…

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…

常见优化算法实现 这里实现的主要算法有: 一维搜索方法: 黄金分割法 二次差值法 多维搜索算法 最速下降法 partan加速的最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 拟牛顿法 使用函数表示一个用于优化的目标,包括其梯度函数和hessian矩阵函数 import numpy as np import math #用于测试的一个多元函数的例子 def f(x): return (x[0]-1)**2+5*(x[1]-5)**2+(x[2]-1)**2+5*(x[3]-5)**2 #f(x)函数的gradie…