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multiobjective_GA
- 多目标进化计算算法在JGAP包上的实现。程序演示了多目标进化中fitness function和search operator的实现。-Multi-objective evolutionary computation algorithm in the realization of JGAP package. Procedures to demonstrate the evolution of multi-objective fitness function and the realization
Java_Training_Guide
- 本书的主要目标是为你提供有关Java应用和Java applets的面向对象的程序设计所必需的知识和技能；并讲授Java编程语言句法和面向对象的概念，以及Java运行环境的许多特性， 对图形用户界面（GUIs）、多线程和网络的支持等。本课程包括了参加SUN Certified Java Programmer和SUN Certified Java Developer考试所必备的知识。-The main objective of this book is to provide you with Ja
PHP_Develop_2009.5-New
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Floatboost
- 在基于特征提取方法之上, 研究用算法对目标多视角问题进行分类器设计。在对 图像进行独立成分分析后, 针对多姿态角目标识别问题, 提出了角度优先粗分类的设计方法-Feature extraction method based on above research objective of the algorithm to classify multi-view design problem. In the right image independent component analysis, t
smallgp-1.0
- Multi objective Genetic algorithm
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- genetic algorithm multi objective Full Code using Java
opt4j-2.4
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Elevator-Group
- 主要实现了电梯群控系统的派梯规则，派梯规则定义为如果满足一定的优先条件即可根据优先条件进行派梯。如果根据优先条件不能选择派梯则再进入多目标评价函数算法进行派梯调度。 -Elevator Group Control System dispatching rules, dispatching rules defined to meet certain priority conditions to dispatching priority conditions. If dispatching pr
Multi-objective-Genetic
- 多目标遗传 多目标遗传 多目标遗传-Multi-objective Genetic multi-objective genetic multi-objective genetic multi-objective genetic multi-objective genetic
Multi-objective
- Multi-objective optimization simulation
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- MOEA多目标开发平台,里面包含各种经典的多目标优化算法，最新版本- MOEA multi-target development platform, which contains a variety of classic multi-objective optimization algorithm, the latest version
Multi-objective-
- 多目标遗传算法求解问题遗传算法求解问题 -Multi-objective optimization genetic algorithm
MOEAFramework-2.12-Source.tar
- MOEA 框架源代码，多目标优化算法，Java实现。(MOEA framework source code, multi-objective optimization algorithm, Java implementation.)
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- 先是将多目标问题分解为单目标 （用切比雪夫和加权平均法）然后用遗传算法优化(Multi-objective optimization algorithm based on java language. First, the multi-objective problem is decomposed into single objectives (using Chebyshev and weighted average method) and then optimized by genetic a