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hPSO
- 多目标遗传算法求解多目标优化问题的实际例子，运用matlab编写-Multi-objective Genetic Algorithm for multi-objective optimization problem actual examples, the use of Matlab prepared
GA
- matlab编写的遗传算法优化程序，采用随机配对交叉，多点交叉，两点交叉，编译对目标函数进行优化-matlab genetic algorithm to optimize the preparation procedures, using a random cross-matching, multi-point crossover, two cross-cutting, the compiler of the objective function to optimize
HybridalgorithmbasedonabalancedstudyofMTSP
- 基于混合算法的均衡路程MTSP研究 给出了MTSP的整数线性规划模型、分类, 提出了均衡各旅行商访问路程和均衡各旅行商访问人数的多目标 问题针对均衡各旅行商访问路程的设计了相应的求解算法, 求解算法为遗传算法和一的混合算法给出了相应 的示例和实验结果, 并对实验结果的有效性进行了研究-Hybrid algorithm based on a balanced study of MTSP given distance of the MTSP integer linear programm
Gne
- 应用遗传算法对多目标问题的优化，matlab实现-Gne. algorithm
cccc
- 摘要:提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。 最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行 了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。 -Abstract:In order to effectively solve multiobjective optimization problems, a novel
GA
- VC 遗传算法。文件中包括多个程序代码，有最基本二进制遗传代码。 另外包含多个改进遗传算法代码，C语言开发。在VC下可运行。 唯一需要改进的是：第一：目标函数（结合你自己需要求解的问题） 第二：随机函数。（代码中是自己写的库，在一些电脑上运行不正确。可以换成已有的rand)。在我另外上传的一个资料中已经更正。但这是最原始的，容易理解。所以上传上来。-Gene Algorithm
ga-funtion-Matlab
- 遗传算法求解函数优化问题的实现，多目标，最优解-Genetic Algorithm for Function Optimization implementation
chapter9
- matlab 源码 多目标遗传算法 matlab 源码 多目标遗传算法-the matlab source multi-objective genetic algorithm matlab source multi-objective genetic algorithm
NSGA2-MATLAB-Codes
- nsga2算法实例，用于多目标优化,基于pareto排序以及共享函数的多目标遗传算法-An example of NSGA2 algorithm, for multi objective optimization
duomubiao--matlab
- matlab中多目标优化函数集合，其中有多目标遗传算法，多目标粒子群算法等等。-matlab multi-objective optimization function set, including multiple objective genetic algorithm, multi- objective particle swarm optimization and so on.
duoyuanduomubiao-matlab
- 多元变量多目标遗传算法的实际应用，例子可以正常运行。-Multivariate multi-objective genetic algorithms practical application examples can operate normally.
multiGA
- 多目标遗传算法matlab,用得是matlab的工具箱。-multiGA matlab
MATLAB智能算法(遗传_神经网络_蚁群_免疫)
- 针对matlab中智能算法工具箱求解多目标函数问题是用遗传算法工具箱更加方便的计算多约束优化问题。(Aiming at the problem that multi-objective function is solved by using the intelligent algorithm toolbox in matlab, it is more convenient to calculate multi-constrained optimization problem with genet
PlatEMO
- 多目标优化算法平台，内涵多种遗传算法和进化算法，图形界面，算法齐全并且最新的，时间：2017-5-10(Multi objective optimization algorithm platform, the connotation of a variety of genetic algorithm and evolutionary algorithm, graphical interface, algorithm is complete and up-to-date, time: 2017-5
MATLAB
- 此算法根据针对一个具有多变量以及复杂约束的多目标问题，采用向量评估遗传算法进行求解(Aimed at a problem with multiple variables and complicate constraints, the vector evaluation genetic algorithm is adopted)
TEST_FNS
- 遗传算法MATLAB COAD,应用遗传算法解决多目标优化问题。(Genetic algorithm MATLAB COAD, applied genetic algorithm to solve multi-objective optimization problem.)
NSGA-II-matlab
- 多目标遗传算法，降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点(NSGA-|| algorithm Pareto)
NSGA2算法源代码
- nsga2,多目标遗传算法，从别处搜索而来，非matlab(nsga2 no matlab, just for c, that's all)
NSGA
- 多目标遗传算法是NSGA-II[1]（改进的非支配排序算法）,该遗传算法相比于其它的多目标遗传算法有如下优点：传统的非支配排序算法的复杂度为 ，而NSGA-II的复杂度为 ，其中M为目标函数的个数，N为种群中的个体数。引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度。采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性