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pymoo：Python中的多目标优化
我们的开源框架pymoo提供最先进的单目标和多目标算法，以及与多目标优化有关的更多功能，例如可视化和决策制定。
安装
首先，请确保您已安装Python 3环境。 我们建议使用miniconda3或anaconda3。
官方版本始终在PyPi上可用：
pip install -U pymoo
对于当前的开发人员版本：
git clone https://github.com/msu-coinlab/pymoo
cd pymoo
pip install .
由于为了加快速度，还可以编译某些模块，因此您可以仔细检查编译是否有效。 执行命令时，请确保不在本地pymoo目录中，因为否则将不使用站点包中已安装的版本。
python -c " from pymoo.util.function_loader import is_compile
2021-10-14 19:49:06
23.42MB
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基于分解的多目标进化优化，张青富经典论文代码，MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition Qingfu Zhang, Senior Member, IEEE, and Hui Li
2021-08-02 17:07:38
1.17MB
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MOEAD(基于分解的多目标进化算法)-张青富经典论文moead-A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition翻译
2021-07-13 08:59:02
802KB
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张青富MOEA/D经典论文代码,这是几版MOEA/D最好的一版，
%程序功能：实现MOEAD算法，测试函数为ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT4,ZDT6,DTLZ1,DTLZ2
%说明：遗传算子为模拟二进制交叉和多项式变异
%作者：(晓风)
%email: 18821709267@163.com
%最初建立时间：2018.09.30
%最近修改时间：2018.10.08
%参考论文：
%MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition
%Qingfu Zhang, Senior Member, IEEE, and Hui Li
%IEEE TRANSACTIONS O
2021-04-13 15:31:00
17.99MB
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主要是由2006年发表的文章-A Multiobjective Evolutionary Algorithm
Based on Decomposition 中文翻译版本，需要自取
2021-04-02 14:51:33
4.45MB
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多目标分解算法代码，配合张庆福06年发的文章看，MATLAB实现注释很详细.
基于分解的多目标进化算法（Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D）将多目标优化问题被转化为一系列单目标优化子问题，然后利用一定数量相邻问题的信息，采用进化算法对这些子问题同时进行优化。因为Pareto前沿面上的一个解对应于每一个单目标优化子问题的最优解，最终可以求得一组Pareto最优解。由于分解操作的存在，该方法在保持解的分布性方面有着很大优势，而通过分析相邻问题的信息来优化，能避免陷入局部最优。
2021-03-22 16:24:30
5KB
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MOEAD和NSGA2代码与效果对比，使用MATLAB打开运行即可，对于学习分解和Pareto类型的多目标优化很有帮助
2021-03-15 09:18:24
26.62MB
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