非支配排序遗传算法matlab代码PlatEMO_research 平板电脑 进化多目标优化平台 100多种开源进化算法 120多个开源多目标测试问题 强大的GUI可并行执行实验 一键式生成Excel或LaTeX表格式的结果 最先进的算法将不断被包括在内 非常感谢您使用PlatEMO。 PlatEMO的版权属于BIMK集团。 该工具主要用于研究和教育目的。 这些代码是根据我们对论文中发布的算法的理解而实现的。 您不应以网站上的材料或信息为依据来做出任何业务,法律或任何其他决定。 我们对您在工具中使用任何算法所造成的任何后果不承担任何责任。 使用该平台的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”并参考以下文献: 版权 PlatEMO的版权属于BIMK组。 您可以自由地进行研究。 使用该平台或平台中任何代码的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”,并引用“田野,程然,张兴义和金耀初,PlatEMO:用于进化多目标优化的MATLAB平台[教育论坛] ],IEEE计算智能杂志,2017,12(4):73-87“。 @article{PlatEMO, title={{PlatEMO}: A
2023-04-28 13:26:49 14.77MB 系统开源
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nsga2算法matlab代码MATLAB中的NSGA-II 这是MATLAB中非主导排序遗传算法II(NSGA-II)的实现。 有关更多信息,请访问以下URL: 引用这项工作 您可以按如下所示引用此代码: Mostapha Kalami Heris,MATLAB中的NSGA-II(URL:),Yarpiz,2015年。
2023-02-04 14:47:30 9KB 系统开源
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针对第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ)在处理高维多目标函数时存在收敛精度低和搜索性能差等问题,提出一种自适应多种群NSGA-Ⅲ算法。首先将传统算法的单一种群划分成四个亚种群,并为每个亚种群分配不同的交叉算子;其次提出外部最优解集(external optimal solution set,EXS)的概念,通过计算个体更新最优解集的参与量来自适应调节每个亚种群的大小;最后利用局部搜索策略提高EXS的局部搜索性能。采用四个不同的测试函数,与七种对比算法进行仿真验证,结果表明在处理高维多目标优化问题时,提出算法的性能指标整体优于其他对比算法,能够获得较好的算法收敛性和种群多样性。
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nsga2非支配排序遗传算法,c++源码实现
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为了减少污染,保护环境,国家大力支持新能源汽车发展。然而,电动汽车用户找桩难、排队时间过长、设施利用率低、充电运营企业盈利难等问题难以解决。同时,电动汽车大规模无序接入电网充电会影响电网的安全稳定运行。在此背景下,电动汽车充电调度策略的研究受到广泛关注。 研究意义: 1、电动汽车用户可以减少出行成本,提高出行效率; 2、合理分配充电桩的资源,避免浪费; 3、减少汽车充电对电网负荷的不良影响; 4、促进电动汽车的使用和推广。
2022-07-07 12:06:21 723KB NSGA-II算法
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2022-05-08 19:04:01 11.81MB matlab 文档资料 开发语言
大数据-算法-非支配排序遗传算法NSGA的研究与应用.pdf
2022-05-04 14:09:01 3.26MB big data 算法 文档资料