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搜索资源 - dynamic evolutionary algorithm
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细菌觅食随机优化论文及matlab源码。该算法属于进化算法的一种，可以处理全局优化、多目标优化、约束优化和动态优化等问题。,Bacterial feeding stochastic optimization papers and matlab source code. The algorithm belongs to a kind of evolutionary algorithm that can deal with global optimization, multi-objective o
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多目标优化进化算法目前公认效果收敛性最好的算法NSGA2c++源码,具有一般性，可在此基础上继续改进，对实现其他多目标优化算法很有帮助.-Multi-objective optimization evolutionary algorithm is currently the best recognized effect of convergence of the algorithm NSGA2c++ Source, with the general, could be on this basis
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A New Dynamic Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm
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蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，该算法具有许多优良的性质，具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值， 是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，可以解决一维静态优化问题甚至多维动态组合优化问题。
-Ant colony algorithm is a method used to find optimal path in the graph of the probability-based technology, the algorithm has many goo
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矩形条带装箱问题(RSPP)是指将一组矩形装入在一个宽度固定高度不限的矩形容器中，以期
获得最小装箱高度．RSPP理论上属于NP难问题，在新闻组版、布料下料以及金属切割等工业领域中
有着广泛的应用．为解决该问题，采用了一种混合算法，即将一种新的启发式算法—— 动态匹配算
法—— 与遗传算法结合起来．混合算法中，动态匹配算法能根据4类启发式规则动态选择与装填区域相
匹配的下一个待装矩形，同时将装箱后所需容器高度用遗传算法的进化策略进行优化．对2组标准测试
问题的计算结果表明，相
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智能算法基础，遗传算法的matlab程序，动态演示进化过程。-Intelligent algorithm based on genetic algorithm matlab procedures, dynamic presentation evolutionary process.
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多宇宙并行量子多目标进化算法。该算法主要思想如下：将所有的量子个体按给定的拓扑结构分成多个独立的子种群，划分为多个宇宙；采用目标个体均匀分配原则和动态调整旋转角机制对各宇宙量子个体进行演化；宇宙之间采用最佳移民操作来交换信息，设计最优个体保留方案以便各宇宙共享全局信息，提高算法的执行效率。-Multi-quantum universe parallel multi-objective evolutionary algorithm. The main idea of t
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电力系统无功优化对确保电力系统优化运行具有重要作用,它直接关系到电力系统运行的安全性与经济性。在已有研究成果的基础上,提出了单目标／多目标的导向搜索算法与单目标／多目标的动态多群体自适应差分进化算法,对电力系统静态单目标无功优化、静态多目标无功优化、动态单目标无功优化、动态多目标无功优化、典型函数优化等问题进行了深入的研究和探讨。-Reactive power optimization to ensure the optimal operation of the power system pla
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IEEE 30 BUS SYSTEM Comparisons between stochastic and deterministic Unit
Commitment solutions are provided. The generation of Unit
Commitment solution is guaranteed by DEEPSO, which is a
hybrid DE-EA-PSO algorithm, where DE stands for Differential
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Comparisons between stochastic and deterministic Unit
Commitment solutions are provided. The generation of Unit
Commitment solution is guaranteed by DEEPSO, which is a
hybrid DE-EA-PSO algorithm, where DE stands for Differential
Evolution, EA for
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