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求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法
- 摘要：针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷，将中心粒子群算法与Pareto 解集搜索算法相结合，提出 一种Pareto 多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型，实验结果表明，该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto 解集，并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。
Solving
- 求解双层规划问题常用的算法有极点算法、直接搜索法、下降法和非数值优化方法(如模拟退火算法、遗传算法等)，遗传算法的求解思路是：首先对上层的决策变量编码，代人下层规划模型，通过求解下层模型的决策变量值，代入上层模型计算适应度值，然后进行交叉、变异、选择操作，最后求出最优解。-Solving Bilevel Programming Problems with pole algorithm commonly used algorithms, direct search method, descent
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- 工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点，现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程，多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法， 能有效利用易于获得的先验参数，如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性，使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析，结果表明，对复杂多峰函数，该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索-Mu
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- 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在 QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物 种形成的QPSO算法可以尽
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- 针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a novel niche for niche particle
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- 针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a novel niche for niche particle
Custom-Evaluation
- 提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method
Research-on-Optimization
- 介绍了基于模型的位姿估计中所使用的一些优化方法。为了提高位姿估计的精度, 摄像机的标定参数必须足够精确, 这就对标定过程的非线性优化算法提出了很高的要求, 采用了一种新的优化目标函数, 用来最小化控制点间的三维重建误 差, 从而使标定参数是全局最优 在双像机位姿估计中, 引入了实时遗传算法进行全局搜索, 加快了算法的收敛速度。最后的 实验证明了这些方法的正确性并显示出这些方法在精度上比传统方法有了较大程度的提高- It int roduces s ome opt imizat ion
Lizilvbogenzong
- 提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法，通过 迭代来搜索目标，从而实现对运动目标的跟踪。-Adaptive moving target tracking method based on particle filter. The mean-shift algorithm is an optimal gradient descent method, through an iterative search for the target in order t
swarm-optimization-algorithm-
- 子群优化算法，并把次算法用于求解旅行商问题．为了增强算法的局部搜索能力，在改进的算法中加入倒置，局部搜索等方法，同时利用遗传算法的全局搜索能力强的特点对求到的解再进行优化，同时，对于搜索全局最优路径方面，通过应用消除交叉路径的方法进行了优化．-Sub swarm optimization algorithm, and the second algorithm is used to solve the traveling salesman problem. In order to enhance
yichuan
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的-GA (Genetic Algorithm) is a simulation of Darwinian theory of evolution by natural selection and genetic mechanism of biological e
line-search
- 线性搜索法是一种寻找最优步长的有效方法，相当好用，欢迎下载。-Linear search method is an effective method for optimal step to find, very easy to use, welcome to download.
MATLAB_yi_chuan_suan_fa
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的-Genetic Algorithm (Genetic Algorithm) is a simulation mechanism of Darwinian natural selection and genetics computational models o
sphere-decoding-algorithm
- 球形解码( Sphere Decoder，SD) 算法能以较低的复杂度实现多输入多输出( Multiple Input Multiple Output，MIMO) 系统的最优检测，是当前受到普遍关注的 MIMO 检测算法。对当前球形解码 的 主 要 研究 成 果 进行 综 述，根 据 搜索策略进行分类，重点分析基于深度优先策略的 VB、CL 和基于宽度优先策略的 K-Best、FSD 算法，并且讨论了几种初始半径的选择方法，最后在准静态平坦瑞利衰落环境下对上述算法进行了性能仿真比较-Sphere
yichuansuanfa
- 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算求得最优个体，即问题的最优解。本程序采用遗传算法可求解微网优化运行。-Genetic Algorithm is an adaptive global by natu
MATLABGenetic-Algorithm
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的-Genetic Algorithm (based Algorithm) is a simulation Darwin the evolution natural selection and Genetic mechanism of biological evo