搜索资源列表
Constrained-Engineering-Optimization
- 将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题，开发求解该问题的离散差分进化算法。该算法采用基于混沌映射 的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略。针对非线性约束条件，给出惩罚基数的计算方法和连续映 射基函数的表达式，在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子。提出一种刻画种群多样性的新测度——种群二次平 均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子。将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合， 构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法
ysw1
- 基于罚函数的粒子群算法的函数寻优，汽车动力传动系统参数优化设计-Based on Particle Swarm penalty function function optimization, parameter optimization design of automobile powertrain
PSO
- 基于罚函数的粒子群算法的函数寻优，求解结果收敛较快且不易陷入局部最优-The function optimization of the particle swarm algorithm based on the penalty function is faster and difficult to get into the local optimal
基于罚函数的粒子群算法
- MATLAB中解决约束问题的算法，罚函数的粒子群算法的精度高，速度快(The algorithm of solving constrained problems in MATLAB, the particle swarm algorithm with penalty function has high precision and fast speed)
基于罚函数的粒子群算法
- 基于罚函数法的粒子群算法，处理优化调度问题(Particle swarm optimization based on penalty function method to deal with optimal scheduling problem)