搜索资源列表
mopso
- 粒子群求解多目标,里面包含帕累托最优。适合于发文章。和搞科研-pso solve mutiobjective
implementationofCoevolutionaryalgorithm
- 利用帕累托最优和协同进化算法做一个模拟，可以应用在多目标优化上。-a simulation using pareto optimization and co-evolutionay algorithm, it could be used to solve multiple objective optimization.
ParetoOptimalTracing.zip
- 帕累托最优追踪代码，由99行程序改编而成的代码,Pareto optimal tracking code, adapted from code by 99 line program
Pareto-optimal-algorithm
- 一个有关遗帕累托最优传算法程序的一个实例 实测可用-A procedure for the Pareto optimal transmission algorithm is a practical example of the measured available
pareto
- 帕累托最优，是指资源分配的一种理想状态，假定固有的一群人和可分配的资源，从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好。(Screening non-inferior solution)
paretolearn
- Netlog 帕累托最优的经典案例，帕雷托最优（英语：Pareto optimality），或帕雷托最适，也称为帕雷托效率（英语：Pareto efficiency），是经济学中的重要概念，并且在博弈论、工程学和社会科学中有着广泛的应用。与其密切相关的另一个概念是帕雷托改善。 帕雷托最优是指资源分配的一种理想状态。给定固有的一群人和可分配的资源，如果从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好，这就是帕雷托改善。帕雷托最优的状态就是不可能再有更
MOGWO
- 在多目标灰色狼优化器（mogwo），固定大小的外部文件集成到该gwo保存和检索的帕累托最优解。该档案被用来定义社会等级，并在多目标搜索空间中模拟灰狼的捕猎行为。(In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This
nsga
- 实例分析，运用MATLAB中自带的多目标遗传算法对多目标函数进行计算，找到帕累托最优解。(Case study shows that the multi-objective genetic algorithm in MATLAB is used to calculate the multi-objective function and find the Pareto optimal solution.)
遗传算法多目标优化模板
- 利用geatpy库是实现多目标优化， 基于改进NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化问题的进化算法模板，传统NSGA-Ⅱ算法的帕累托最优解来只源于当代种群个体，这样难以高效地获取更多的帕累托最优解，同时难以把种群大小控制在合适的范围内，改进的NSGA2整体上沿用传统的NSGA-Ⅱ算法，不同的是，该算法通过维护一个全局帕累托最优集来实现帕累托前沿的搜索，故并不需要保证种群所有个体都是非支配的。(Using geatpy library to realize multi-objective optimiza
帕累托福利经济学基本思想述评_陈龙发
- 帕累托福利经济学基本思想述评_陈龙发 帕累托是继里昂·瓦尔拉斯之后的洛桑学派的一般均衡论者,数理经济学、福利经济学的先行者。在福利经济学方面,帕累托利用无差异曲线和指数函数理论,提出了"帕累托最优化原理",成为西方现代福利经济学的先驱。帕累托福利经济学的主要内容在西方,帕累托一般被认为是现代新福利经济学的创立者,这是因为他在理论基础上不同于旧福利经济学的主要观点。旧福利经济学把社会福利理解为各社会成员个人所获得的用基数度量的效用总和,把资源最优配置理解为社会经济福利达到最大
SSMOPSO code
- 形成策略被用来形成稳定的生态位，小生境/子种群被优化以并行地搜索和维护帕累托最优解。此外，还提出了一种自组织机制，以提高物种制定的效率和算法的性能。为了在决策空间和目标空间保持解决方案的多样性，SS-MOPSO采用了非主导排序方案和特殊拥挤距离技术。(In the proposed method, the speciation strategy is used to form stable niches and these niches/subpopulations are optimized