使用基因算法和模糊的多目标优化方面的英文原版书籍!
2023-11-09 19:49:19 12.96MB 多目标优化
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多目标粒子群 冷热电联供 综合能源系统 运行优化 关键词:综合能源 冷热电三联供 粒子群算法 多目标优化 参考文档:《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》 仿真平台:MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势:代码注释详实,适合参考学习,非目前烂大街的版本,程序非常精品 主要内容:代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型,考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源,并且考虑与上级电网的购售电交易,综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素,从而实现CCHP系统的经济运行,求解采用的是MOPSO算法(多目标粒子群算法),求解效果极佳
2023-08-17 10:57:33 1.72MB 能源 软件/插件 算法 范文/模板/素材
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多目标粒子群算法的原理以及matlab代码实现,参考文献《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》。 代码注释清晰,结构有条理,非常适合用来学习多目标优化。代码运行有任何问题都可以帮忙解决。 压缩包中含有两部分内容: 1.改进多目标粒子群算法的原理,计算流程的超详细介绍,以及完整matlab代码的获取方式。 2.单目标粒子群算法的matlab完整程序PSO.m,可以直接运行
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物流配送与我们的生活密切相关,而“最后一公里”是物流中的瓶颈。如何 合理的安排配送任务和设计配送路线是快递公司面临的一个实际难题。 试针对某市区的鲜牛奶配送需求,建立数学模型分析解决下面的问题: (1)附件 1 中给出了某城区 92 个牛奶配送点的坐标、需求量及相互之间的连接道路。假设牛奶站的位置坐标为原点,牛奶配送车的载货量为 400 瓶,速度是 20 公里/小时,每个需求点的下货时间为 1 分钟,配送车辆送完牛奶后需返回牛奶站。请设计一个运输成本最低的配送方案。 (2)由于鲜奶的保鲜要求,需要尽快的完成配送。请在考虑成本的前提下, 设计一个最快的配送方案。
2023-05-04 12:06:37 12.17MB 车辆路径问题 整数线性规划模型
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动态多目标优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解动态多目标优化问题,其已成为进化计算领城一个新的研究课题。本文首先介绍了动态优化问题的分类,然后描述了动态多目标优化问题的基本概念、数学表述,最后在当前对动态多目标优化进化算法的基本原理、设计目标、研究现状及性能度量讨论的基础上,提出了对动态多目标优化问题需进一步研究的关键问题。
2023-04-23 15:06:34 2.68MB 自然科学 论文
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nsga ii算法代码MATLAB 演示“工具箱” 多目标优化的差分进化 这些代码是由()在其理学硕士期间开发的。 在()教授的指导下,在米纳斯吉拉斯州联邦大学就读。 Octave-Matlab文件夹包含Octave的实现(也应在Matlab上工作)。 实现了以下算法: 后验方法(无首选项): – DEMO [1]:具有非支配排序的常规DEMO; – IBEA [2]:使用指标代替DEMO。 先验的或交互式的(具有首选项): – R-DEMO [3]:R-NSGA-II,但改用DEMO; – PBEA [4]:IBEA,但使用参考点; – PAR-DEMO(nds)[5]:我们提出的使用非支配排序的方法; – PAR-DEMO(ε)[5]:相同的方法,但使用指示符。 Fillipe的理学硕士论文可用,并包含了多目标优化和基于偏好的方法的广泛评论。 它还包含对基于首选项的自适应兴趣区域(PAR)框架的更广泛的描述和讨论。 如果您以任何方式使用这些代码,请引用我们的论文[5]: @article{Goulart2016, doi = {10.1016/j.ins.2015.09.015},
2023-04-13 19:25:49 307KB 系统开源
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【智能优化算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附matlab代码.zip
2023-04-12 10:39:40 718KB matlab
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改进惯性因子,并且在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法。自适应变异是借鉴遗传算法中的变异思想,即对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作扩展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间,使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置,在更大的空间中开展搜索,同时保持了种群多样性,提高算法寻找最优值的可能性。因此,在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子,在粒子每次更新之后,以一定概率重新初始化粒子。
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针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问 题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客 户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论 的多目标模糊机会约束模型。改进了交叉算子,在 引入局部优化算法及擂台法则的基础上设计了适合 求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法,运行一 次程序可以得到两个或多个 Pareto 非支配解,决策 者可以根据最少车辆数及满意度最大化做出抉择。
2023-04-02 23:25:39 2.21MB VRP
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开发了一种新算法,材料生成算法(MGA),并将其应用于优化问题。 材料化学的一些先进和基本方面,特别是化合物的结构和生产新材料时的化学React,被确定为MGA的鼓舞性概念。 主要论文是材料生成算法:一种用于工程问题优化的新型元启发式算法Siamak Talatahari,Mahdi Azizi和Amir H.Gandomi 期刊:流程,2021年
2023-03-26 01:16:42 2KB matlab
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