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matlab:基于自适应突变策略与参数的差分进化算法(HSDE)----优化单目标
此代码是关于自适应突变策略与参数的差分进化算法(HSDE),该算法与于2016提出的,在测试单目标性能上是非常不错的。文献来源于:A new differential evolution algorithm with a hybrid mutation operator and self-adapting control parameters for global optimization problems
2022-05-05 18:06:54
5KB
差分进化算法
单目标优化算法
自适应突变策略与参数
matlab
大数据-算法-高维优化进化算法及其应.pdf
大数据-算法-高维优化进化算法及其应.pdf
2022-05-05 14:05:12
5.94MB
算法
big
data
源码软件
差分进化算法(JADE)源码
JADE,通过实施一种新的变异策略“DE/current-to-pbest”,可选的外部存档和以自适应方式更新控制参数来提高优化性能。 DE/current-to-pbest 是经典的“DE/current-to-best”的概括,而可选的归档操作利用历史数据来提供进度方向的信息。这两种操作都使种群多样化并提高了收敛性能。参数自适应自动将控制参数更新为适当的值,避免了用户对参数设置与优化问题特征之间关系的先验知识。因此有助于提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在一组 20 个基准问题的收敛性能方面,JADE 优于或至少可与其他经典或自适应 DE 算法、规范粒子群优化和文献中的其他进化算法相媲美。带有外部存档的 JADE 显示了对于相对高维问题的有希望的结果。此外,它清楚地表明,没有固定的控制参数设置适用于各种问题,甚至是单个问题的不同优化阶段。
2022-05-05 12:57:56
6KB
算法
JADE
1
大数据-算法-高维多目标进化算法研究.pdf
大数据-算法-高维多目标进化算法研究.pdf
2022-05-05 09:07:07
2.89MB
算法
big
data
文档资料
CI进化算法
CI进化算法
2022-05-02 20:21:09
5KB
Python
1
预测赢家 进化版 主图指标 2022年开发 最新版
本人是清泉老师,独自开发了预测赢家进化版主图指标,具有8种模式自动识别预判功能: 1、两点上升见顶回调 2、两点上升中继模式 3、两点上升反转下跌 4、两点下跌见底反弹 5、两点下跌中继模式 6、两点下跌反转上升 7、三点下跌中继模式 8、三点上升中继模式 同时,具备潜在上升转折买点提示功能,下跌黄金分割点位预测功能,上涨黄金分割点位预测功能,全部自动预判,不需要手工画线。 而且,可以根据长线,中线,短线操盘需求,调整自动计算的周期,精准预判股票走势形态,并在主图界面自动提示,功能是十分强大的。 比目前机构版的13000元的预测赢家软件功能还要强大,但是使用起来却更加人性化,自动化。 预测赢家进化版主图指标是2022年最新开发的通达信指标软件,适用于电脑版本,手机版本,是目前唯一一款超越预测赢家软件功能的手机看盘主图指标,需要就赶紧下载试试看。本版本是加密版,可以直接安装到电脑上。 需要手机版的,需要联系博主,购买源码版本。
2022-05-02 14:07:25
12KB
预测赢家
进化版
通达信
主图指标
传统最优化面临新挑战实际问题-进化计算课件
传统最优化面临新挑战:实际问题 离散性问题——主要指组合优化 不确定性问题——随机性数学模型 大规模问题:超高维 动态优化问题 现代优化方法: 追求满意—近似解 实用性强—解决实际问题
2022-05-02 11:01:25
1.52MB
进化计算课件
1
论文研究-一种改进的基于NSGA-Ⅱ和DE的多目标混合进化算法.pdf
为提高非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的搜索精度和多样性,借鉴差分进化中加强局部搜索的策略,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法(LDMNSGA-Ⅱ)。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化,保证种群的初始分布能够均匀,采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换NSGA-Ⅱ的交叉算子,加强局部搜索能力和提高搜索精度,同时保留NSGA-Ⅱ中的变异算子,保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明,该算法LDMNSGA-Ⅱ在解决多目标优化问题中表现出了良好的综合性能。
2022-05-02 00:45:29
1.18MB
NSGA-Ⅱ
拉丁超立方抽样技术
差分算子
变异算子
多目标优化
1
模拟进化小游戏(内附源码,jar,class)
模拟进化小游戏(内附源码,jar,class),仅需一积分
2022-05-01 18:08:58
77KB
jar
源码软件
java
1
差分进化算法在多目标路径规划中的应用 (2010年)
针对差分进化算法其算法思想简明、实现方便而得到了国际进化计算研究领域的认可,多目标问题中,由于各目标之间经常是相互制约的,因此优化难度相当大。带时间窗的多目标物流配送车辆路径优化的多约束性使得它很难应用进化算法进行优化。为了解决这个问题,本文通过变异操作算子改进,成功将改进的差分进化算法应用于该问题。数值仿真实验结果表明:这种改进的差分进化算法得到了较稳定的非支配解集,实现了客户间的路径优化。
2022-05-01 10:14:22
790KB
自然科学
论文
1
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