粒子群算法(启发式算法)的多目标优化,我也翻过一些这方面的论文。单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。因此,存在一个折衷解的集合,也就是所谓的Pareto集。教科书上,解决多目标优化问题的方法一般是,通过数学变换把多目标转换为单目标求解,但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征,难以用数学方法搞定。而启发式算法则不需要这些严格条件,其实也是启发式算法兴起的原因。
2019-12-21 20:01:44 450KB 粒子群算法 多目标
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基于C语言的多目标粒子群优化算法,主要用于各种优化工作,例如机器人的运动轨迹的优化等等
2019-12-21 19:49:29 64KB 多目标 粒子群算法 C语言
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两个函数进行多目标粒子群优化,可以修改适应值即两个目标函数进行替换
2019-12-21 19:48:21 13KB 多目标
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运筹学优化领域,多目标优化算法,多目标自适应粒子群优化算法;并简要介绍了开源多目标优化算法框架jMetal。 原文参见 https://blog.csdn.net/dkjkls/article/details/88364570
2019-12-21 19:39:50 18.85MB 运筹学 多目标优化 多目标粒子群 jMetal
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mopso 多目标粒子群算法 mopso 多目标粒子群算法 mopso 多目标粒子群算法 可直接运行
2019-12-21 18:52:45 450KB mopso 多目标粒子群
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