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m-particle-swarm-optimization
- 多目标粒子群算法，在基本粒子群算法的基础上进行了改进，程序简单明了。-Multi-objective particle swarm algorithm based on particle swarm algorithm has been improved, the program is simple and straightforward.
discrete-mopso
- 离散多目标粒子群优化算法，解决含约束条件的多目标离散问题-discrete mopso
mopso
- 含有两个适应度函数的多目标粒子群优化算法，可根据需要进行改变-Multi-objective particle swarm containing two fitness function optimization algorithm, can be changed as needed
PS0-TSP
- 多目标问题，粒子群优化算法，解决单旅行商问题-Multi-objective problem, particle swarm optimization algorithm to solve the traveling salesman problem alone
MOPSO
- 多目标粒子群优化，是一种基于种群的进化算法，每次迭代能产生出一组非劣解，经过适当的扩展可适于求解多目标优化问题。-Multi-objective particle swarm optimization, evolutionary algorithm is a population-based, each iteration produces a set of non-dominated solutions, through appropriate extension may be adapted
PSO
- 多目标优化代码,pso粒子群算法，该算法能够实现基础的单目标-Multi_objective optimization，pso
mymopso
- 用多目标粒子群优化来求解多目标优化问题，该方法可求解各种多目标问题。程序内包含多种测试函数，和适应度函数求解程序及目标函数和约束函数的具体程序说明。-Multi-objective particle swarm optimization to solve the multi-objective optimization problem which can be solved a variety of multi-objective problem. Specific procedures wit
Biogeography-Optimization-algorithm
- 生物地理学优化算法，作者Dan Simon，是在遗传算法和粒子群算法的基础上发展来的，适用于解决高维度的，多目标的最优化问题。-Biogeography optimization algorithm, author Dan Simon, is based on genetic algorithm and particle swarm algorithm development to apply to solve high-dimensional, multi-objective optimiza
pos
- 基于MATLAB的带压缩系数的多目标粒子群优化算法，不同于基本多目标粒子群算法带有权重系数，其鲁棒性和收敛性更好-Multi-objective optimization algorithm based on particle swarm MATLAB with the compression factor, unlike the basic multi-objective Particle Swarm Optimization with the weight coefficients, its
pso
- matlab粒子群算法和遗传算法是解决约束优化问题，无约束优化问题和多目标优化问题的优化算法-PSO and GA are good optimizational algorithms
matlab只能算法30个案例分析
- 智能优化30个案例 包括遗传算法 粒子群算法 多目标优化 神经网络等
MOEAs
- 多种多目标进化算法的集合，包括粒子群算法MOPSO，多目标遗传算法NSGA-II，以及MOEA/D等-a set of MOEAs,including MOPSO, NSGA-II, and MOEA/D.
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.
MOPSO
- 用Matlab实现多目标粒子群算法（MOPSO），该算法是以结构化的方式实现，或许对你的研究项目有所帮助。-Using Matlab to achieve a multi objective particle swarm optimization algorithm (MOPSO), the algorithm is structured in a way to achieve, perhaps to help your research projects.
MPSO
- 适合初学者学习matlab编程的多目标粒子群算法，可以适当更改成为单目标粒子群算法-Matlab programming for beginners to learn the multi objective particle swarm optimization algorithm can be modified to become a single objective particle swarm algorithm
benchmarks_test_pso
- 粒子群算法(pso)标准测试函数验证程序。在一个m文件中包括了目前文献中用于验证的7个标准测试函数(Ackley等)、三维动态显示，粒子过分集中时打散等功能。旨在为学习和研究者pso算法的同仁提供一个功能较为完备、简单易懂的标准版本，对于初学者可以通过此程序快速的实现入门，以便将更多的精力投入到深层次的研究中去！同时愿与所有致力于此的朋友共同探讨pso算法的改进与应用方面(如多目标、动态系统等)的经验。-验。-PSO algorithm (PSO) standard test function
Particle-Swarm-Optimization
- 本文提出变量随机分解策略，增加关联变量分配到同组的概率，使得算法更好的保留变量间的关联性，并将合作协同进化框架融合到算法中，提出了基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法-In this paper, a stochastic variable decomposition strategy is proposed to increase the probability of assigning related variables to the same group, which makes th
MOPSO-MATLAB
- 多目标粒子群算法是模拟动物群体的社会行为，找到一个最优设计点的过程比作这些生物的觅食活动。换句话说，这些例子在设计空间中寻找最好的位置。-Multi-objective Particle Swarm social behavior is simulated animal groups, a process to find the optimal design point likened foraging activity of these organisms. In other words, t
PSO-MATLAB
- 一个例子的最佳位置和沿着当前速度和惯性方向的邻元素被用来决定下一个例子的位子。多目标粒子群的优化算法简介如下-An example of the best location and along the current speed and direction of inertia neighbors are used to determine the next example of the seat. Introduction to multi-objective optimization alg
pso1
- pso模型模拟 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。-PSO simulation