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高维多目标优化问题一般指目标个数为4个 或以上时的多目标优化问题.由于种群中非支配解数量随着目标数量的增加而急剧增多,导致进化算法的进化压力严重降低,求解效率低.针对该问题,提出一种基于粒子群的高维多目标问题求解方法,在目标空间中引入一系列的参考点,根据参考点筛选出能兼顾多样性和收敛性的非支配解作为粒子的全局最优,以增大选择压力.同时,提出了基于参考点的外部档案维护策略,以保持最后所得解集的多样性.在标准测试函数DTLZ2上的仿真结果表明,所提方法在求解高维多目标问题时能够得到收敛性和分布性都较好的解集.

一个基于进化/遗传算法的纯函数 scala 库： 强制不变性， 公开模块化和可扩展的架构， 实现最先进的算法， 处理嘈杂（随机）的适应度函数， 实现自适应算法， 实现具有分布式计算的算法，以便与OpenMOLE集成。 MGO 实现了 NGSAII、NSGA3、CP（校准配置文件）、PSE（模式搜索实验）、OSE（先行研究）、Niched Evolution、ABC（贝叶斯校准）。 更多详情，请下载后阅读README.md文件

紧急减负荷控制是应对特高压直流闭锁故障后输电断面潮流越限的重要技术措施。提出一种基于综合贡献度指标的紧急减负荷控制多目标优化方法，考虑可中断负荷对负荷切除总量、用户切除总数这2个目标函数的不同贡献程度，通过并行计算形成分布均匀的Pareto解。考虑发电机的二次调频能力计算负荷切除后的系统潮流，采用交流潮流校核对输电断面的功率越限量进行修正，求解满足计算精度要求并能够完全消除功率越限量的负荷控制方案。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

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为了提高城市交叉口通行能力和减少机动车尾气排放,提出了利用遗传算法实现多目标优化的方法,开发了基于遗传优化的城市交通微观仿真模型,并进行了仿真试验。仿真结果表明:这种多目标优化方法可以获得更好的交通信号控制效果和改善环境。

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