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考虑模糊作业时间的再制造加工车间多目标调度方法
针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种基于多种群协同进化的混合
人工鱼群算法
对模型进行求解.该算法采用多种群协同进化的思想提高单种群混合
人工鱼群算法
的搜索能力,并考虑对多目标再制造加工车间调度问题的适用性,最后以个体分散程度为指标更新Pareto解集中的最优解.仿真实验验证了所提出方法的可行性.
2021-10-04 17:22:04
373KB
再制造加工车间调度 模糊作业时间 多目标优化 混合人工鱼群算法 多种群协同
1
基于改进
人工鱼群算法
求解多元非线性方程组
基于改进
人工鱼群算法
求解多元非线性方程组,是对
人工鱼群算法
一种改进,里面包括算法的原理,叙述的比较简单,初学者看了比较明白
2021-09-22 20:39:47
340KB
人工鱼群算法
1
人工鱼群算法
及其应用
人工鱼群算法
及其应用,解决最优化问题,追尾原理。。。。。。。
2021-09-13 13:03:25
19.37MB
人工鱼群
算法
应用
1
人工鱼群算法
改进方法概述
人工鱼群算法
由于其全局搜索能力较强,在参数估计、神经网络、组合优化中得到广泛应用。随着对于基本
人工鱼群算法
的进一步深入研究,鱼群算法仍有问题需要改进,因此,近些年来,对于
人工鱼群算法
的改进研究十分活跃。对
人工鱼群算法
改进方法进行了论述,从自身改进和与其他算法融合两个大方向进行评述,为后续改进型
人工鱼群算法
的研究提供了理论基础。
2021-09-10 09:25:05
731KB
人工鱼群算法;
改进方法;
自身改进;
算法融合
1
遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群优化算法,免疫算法,
人工鱼群算法
,差异进化和TSP-Python开发
遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群优化算法,免疫算法,
人工鱼群算法
,差分进化和TSP(旅行商)scikit-opt群体智能化Python(遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚂蚁)殖民地算法,免疫算法,Python中的
人工鱼群算法
)文档:https://scikit-opt.github.io/scikit-opt/#/en/文档:https://scikit-opt.github.io/scikit -opt /#/ zh /源代码:https://github.com/guofei9987/scikit-opt帮助我们改进scikit-opt https://www.wjx.cn/jq/50964691.aspx install pip install scikit-opt对于当前的开发人员版本:
2021-09-07 11:27:56
83KB
Python
Deep
Learning
1
【优化求解】
人工鱼群算法
AF matlab源码.md
【优化求解】
人工鱼群算法
AF matlab源码.md
2021-08-24 09:17:34
12KB
算法
源码
1
行业分类-电信-一种基于混沌
人工鱼群算法
的关联交叉口信号控制方法.rar
行业分类-电信-一种基于混沌
人工鱼群算法
的关联交叉口信号控制方法.rar
2021-08-24 09:04:40
399KB
行业分类-电信-一种基于混沌人工
【TSP问题】基于
人工鱼群算法
求解TSP问题matlab 源码.md
【TSP问题】基于
人工鱼群算法
求解TSP问题matlab 源码
2021-08-05 20:04:26
10KB
Matlab
人工鱼群
tsp问题
1
【VRP问题】基于人工鱼群求解带时间窗的VRP问题matlab源码.md
【VRP问题】基于人工鱼群求解带时间窗的VRP问题matlab源码
2021-08-05 20:04:24
9KB
matlab
VRP
人工鱼群算法
1
scikit-opt:遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群优化算法,免疫算法,
人工鱼群算法
,差异进化和TSP(旅行推销员)-源码
Python中的群智能(遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群算法,免疫算法,Python中的
人工鱼群算法
) 文档: : 文档: : 源代码: : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本: git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1:UDF UDF (用户定义的函数)现在可用! 例如,您刚刚制定了一种新型的selection功能。 现在,您的selection功能如下所示: ->演示代码: # step1: define your own operator: def selection_tournament ( algorithm , tourn_size ): Fi
2021-06-24 18:57:39
76KB
optimization
genetic-algorithm
artificial-intelligence
simulated-annealing
1
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