进化规划

当前话题为您枚举了最新的进化规划。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

基于进化规划的工厂设备整体传输能力优化
探讨了利用进化规划算法优化工厂设备整体传输能力的方法。通过对设备参数进行编码,并利用进化算法迭代搜索最优解,可以有效提升工厂设备的传输效率。
进化算法概览
进化算法(EAs)是通过模拟自然进化过程寻找全局最优解的算法。它包括遗传算法(GAs)、粒子群优化(PSO)等具体实现,利用变异、交叉、选择等操作迭代优化目标函数。
进化算法Python实现
该资源包含多种进化算法的Python实现,包括: 差分进化算法 遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法 蚁群算法 免疫优化算法 鱼群算法
自适应进化策略(MATLAB 版)
基于进化策略,提供了一种自适应版本,优化非线性函数。了解详情,请访问:http://www.scholarpedia.org/article/Evolution_strategies 。
多目标进化算法的深入探究
运用反向学习模型的最新多目标进化算法,在优化问题领域取得突破性的进展。
多目标进化算法开发资源集
本资源包含MOEA-dev-matser.zip全套代码,涵盖NAGAII、NSGAIII、MOEAD-DE、MOEA-DRA、MOEAD-M2M、SPEA2-SDE、GrEA、e-MOEA等多种进化算法,并附带中文注释。提供DTLZ、WFG、ZDT、UF、MOP、MOKP等多套数据集,经过验证可直接运行,生成多种评估指标如IGD值。
SUEAPMatlab和Python并行进化算法套件
Matlab Hill代码存储库包含Matlab和Python类库,展示多种进化算法示例,包括多目标优化算法,作为NSGA-II学习的比较基准。该库支持并行适应性评估,适用于多核或集群计算机。
多目标进化优化方法综述(2017年)
详细探讨了多目标优化领域的关键内容,涵盖了NSGA2、NSGA3、MOEA等重要方法,介绍它们在解决多目标优化问题中的应用和优势。
二进制差分进化特征选择
本工具箱基于二进制微分进化(BDE)算法,提供了一种特征选择方法,通过示例展示了BDE如何用于解决基准数据集上的特征选择问题。
基于进化算法求解TSP问题的Matlab实现
TSP(旅行商问题)是一个典型的NP完全问题,意味着随着问题规模的增加,解决时间呈指数增长。TSP问题要求从一个起始城市出发,经过每个城市恰好一次,最终回到起始城市,使得总路程最短。利用进化算法(如遗传算法)可以有效地近似解决这一问题。