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参考博文: 多目标进化算法(MOEA)概述: https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053 多目标优化问题的算法及其求解: https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿:  https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090 多目标优化问题中常见分解方法的理…
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…
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…
############################################### #                测试函数                     # ############################################### #1. De jong 函数F1 #   min f1(x1,x2,x3) = x1^2+x2^2+x3^2;  -5.12<=x1,x2,x3<=5.12; #   一个极小点f1(0,0,0)=0 #     &l…
load citys_data.mat n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); else D(i,j) = 1e-4; end end end m = 50; alpha = 1; beta = 5; rho = 0.1; Q = 1; Eta = 1./D; Tau = ones(n,n); Tab…
Given a directed, acyclic graph of N nodes.  Find all possible paths from node 0 to node N-1, and return them in any order. The graph is given as follows:  the nodes are 0, 1, ..., graph.length - 1.  graph[i] is a list of all nodes j for which the ed…
<!DOCTYPE html><html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Raphaël · Gear</title> <link rel="stylesheet" href="demo.css" media="screen"> <link rel=&qu…
geometry_msgs::PoseStamped Start; Start.header.seq = ; Start.header.stamp = Time(); Start.header.frame_id = "map"; Start.pose.position.x = x1; Start.pose.position.y = y1; Start.pose.position.z = 0.0; Start.pose.orientation.x = 0.0; Start.pose.or…
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…