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IM-MOPSO
- 改进的多目标粒子群算法，成功解决了多目标优化的经典问题，比如ZDT,KUR,SCH经典优化问题等，只需要对f1,f2函数修改后就可以应用。-Improved many target particle swarm algorithm, success in solving the multi-objective optimization of the classic problems, such as ZDT, KUR, SCH classic optimization problem, only
Code
- particle swarm optimization code im matlab
5w_GBK_7.6
- 五维网址导航站是国内专业的网址收集和分类网站。随时更新最新的网站导航信息。同时拥有一支专业的各类导航源码开发团队,我们将持续不断的提供导航网站的源码更新。五维网址导航以快捷、实用、方便、特色、个性等优点,让您体验高速上网导航的乐趣！赶快下载使用源码吧! 演示网址：www.yt88.net 五维网址导行源码(v7.6) 更新日期 20101220 完善密码取回功能，并增加外发邮箱设置 自定义导航多项功能完善 优化默认主题首页大小以及浏览器访问速度
logic2010
- This article presents particle swarm optimization (PSO)-based optimal gain tuning of proportional integral (PI) speed controller in an induction motor (IM) drive (30 hp) with mine hoist load diagram
GSO2
- Abstract：An improved GSO (Group Search Optimizer)Algorithm with predictive model is introduced in this paper． MATLAB implementation of the improved Group Search Optimizer Al gorithm is described in detail．This paper introduced the concept of fu
Resources-Allocation
- 在传统的子载波分配过程中，具有优先权的用户将优先选择最好的载波，这将导致载波利用效率下降。 许多改进算法通过牺牲一定的公平性来提升容量并降低复杂度，但是这可能会使用户间无法达到所要求的公平 性。针对这些问题，提出了一种基于公平度门限的载波和功率自适应分配算法。在载波分配过程中，通过公平度 门限来决定载波分配优先级，从而实现容量和公平度的粗略折中。载波分配后利用粒子群（PSO）算法进行功率分配来达到所要求的公平度门限。实验结果表明，该算法在满足所要求公平度门限的同时提升了系统容量。 -
unit_opt
- The architecture of this set of codes and the interaction among them is shown in Figure 1. The main testing code main code.m calls the code riemann grad unit opt.m that performs Riemannian optimization under unitary matrix constraint. Steepest De
ASIC_STA_tangzhenyu
- 随着工艺线宽的减小, 时序问题开始主导集成电路设计。为了解决全芯片的互连延时, 需 要全芯片分析和优化: Pr im eT im e 是S yn oP sys 公司全芯片和门级静态时序分析工具。 Pr im eTi m e 用来分 析大型同步数字专用集成电路 。 静态时序分析是一种彻底的分析、调试、验证设计的方法-With the reduced width of the process, timing issues began to dominate the IC de
IM-MOPSO
- 一种改善的多目标粒子群算法，包括了多个实例的实验！-A improved multi-objective particle swarm optimization, including several instaces.
IM-MOPSO多目标粒子群优化程序
- 多目标粒子群优化程序比较经典的希望对大家有帮助(The multiobjective particle swarm optimization program is more classic and helpful for everyone)