多目标粒子群
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多目标粒子群算法MOPSO.rar
该压缩包包含多个.matlab文件，涵盖支配关系选择、全局领导者选择、非劣解删除、栅格创建及标准测试函数ZDT。
Matlab
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2024-08-29
多目标粒子群算法的探索与应用
多目标粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，解决复杂的多目标优化问题。它结合了粒子群算法的搜索机制和多目标优化的需求，通过不断演化的粒子群群体，寻找出多个最优解集合。该算法通常用于解决包括测试函数在内的多种优化问题。
Matlab
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2024-08-01
基于粒子群算法的约束多目标优化MATLAB实现
这份MATLAB代码展示了如何利用粒子群算法解决约束多目标优化问题。代码包含了算法的完整实现，用户可以根据自身需求修改参数和目标函数。
Matlab
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2024-05-21
多目标粒子群优化算法与混合NSGAII优化策略
多目标粒子群优化算法与混合NSGAII优化策略是一种有效的优化方法，结合了传统粒子群算法与NSGAII算法的优点，适用于复杂的多目标优化问题。
Matlab
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2024-09-14
MATLAB代码粒子群算法求解约束多目标优化
本代码实现了粒子群算法来求解约束的多目标优化问题。通过调节算法参数，您可以轻松地应用于不同的优化场景。
Matlab
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2024-11-04
粒子群算法在约束多目标优化中的MATLAB实现
随着粒子群算法在约束多目标优化领域的广泛应用，MATLAB成为了研究者们的首选工具。该算法能有效地处理复杂的约束条件，为优化问题提供了一种高效的解决方案。
Matlab
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2024-07-18
MATLAB实现多目标粒子群优化（MOPSO）的结构与开发
详细信息可在以下链接查看：http://yarpiz.com/59/ypea121-mopso。该链接提供了MATLAB实现的多目标粒子群优化（MOPSO）的相关内容。
Matlab
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2024-09-22
粒子群特性
粒子群是一种群体智能优化算法。其特性包括：-群体性：粒子群由多个粒子组成，每个粒子代表一个潜在的解。-最优解记忆：每个粒子都会记录自己的历史最优解，并通过信息共享在群体中传播。-全局最优解搜索：粒子群通过更新粒子的速度和位置，不断接近群体中目前已知的全局最优解。-随机性：粒子群算法中引入随机性，以避免陷入局部最优解。-可扩展性：粒子群算法易于扩展到高维复杂问题。
算法与数据结构
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2024-05-13
使用遗传粒子群算法求解单目标优化问题MATLAB实现
本资源包含遗传结合粒子群算法在单目标优化问题中的MATLAB代码实现，适用于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的仿真需求。代码包包括详细的注释和示例，帮助用户理解和应用这些技术到不同应用场景中。
Matlab
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2024-11-05
基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容MATLAB精品代码
程序名称：基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容实现平台：MATLAB简介：为解决分布式电源选址定容问题，提出改进的多目标粒子群算法。考虑投资成本、网损和电压稳定性建立三目标数学模型，并采用该算法求解。最后通过IEEE-69节点系统验证算法有效性。
统计分析
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2024-07-17