说明：遗传算法进行优化求多元函数 （Griewank Function）最小解问题

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说明：洗牌的飞跃青蛙算法 （样图） 是新自然启发智能算法利用整个的更新和评价战略解决方案。求解多维函数优化问题，这一战略将会恶化的收敛速度和算法由于维度之间的干涉现象的解决方案的质量。为了克服这方面的不足，提出了基于样图的维度的维度改进。拟议的战略结合到其他维度值更新后的值的一维将贪婪地接受新的解决方案，...

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说明：运输成本、货损成本、时间成本等的配送成本最小化和以模糊时间窗进行量化的客户满意度最大化的多目标优化模型，采用改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题。

vrp VRP-GA代码 多目标运输 多目标-VRP 多目标--vrp

说明：Wright 等人[13]最近几年研究的一种从低秩矩阵恢复问题中引导出的Robust PCA，引起了很多关注，也是目前最为流行的RPCA 方法。低秩矩阵恢复本义是从带有噪声的数据中恢复出原始的低秩数据，可以看到其思想与PCA 是类似的，因为PCA 是要找到数据的低维子空间，数据中不属于低维子空间的部...

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说明：这一项目提出了解决大型机组组合问题，具体重点放在低需求的一种新的增强的优先列表 （英超联赛） 的基础方法。基于优先列表的火力发电厂，建立了英超算法。植物被激活根据这份名单，而日程表的修改，以尊重技术限制作为上下倍，最低和最小操作要点。对发达国家的 EPL 算法进行测试基准系统，已广泛应用在文学上。与...

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说明：算法采用的floyed优化算法来优化最短路径问题遗传算法解决多旅行商问题

说明：基于遗传算法的路径优化,对主要讨论的问题进行了理论分析。接着根据课题要求进行数学建模，分别从乘车时间最短和换乘次数最少两个方面建立目标函数，并根据路线上站点数、路线数、路线集连通性等对数学模型建立约束条件。通过遗传算法运用matlab工具对数学模型编程求最优解。

说明：DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向...

说明：在本文中，一种基于局部对比度的降噪方法的性能修改功能，是对计算机模拟的和真实的幻象评估图像。第一，局部对比度的计算对每个像素，这取决于它的邻居统计特性。一个最佳的对比度修正功能，会议一些要求确保降噪，然后应用。这个函数是用均方误差为准则的平均求解一个优化问题，找到了。最后，增强像素值用一个反向的局部...

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说明：&遗传算法（GA）是一种基于模拟生物进化的自然选择过程来求解有约束和无约束优化问题的方法。该算法反复修改单个解的总体。在每一步，遗传算法从当前群体中随机选择个体，并将其作为父母，为下一代生育后代。在连续几代人中，人口“进化”到一个最优的解决方案。