说明:适合学习多目标优化算法的好例子,完美运行,粒子群算法 多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在的问题,每个目标不可能都同时达到最优,必须各有权重。但是,究竟要怎样分配这样的权重,这已经成为人们研究的热点问题。同时,根据生物进化论发展起来的遗传算法,也得到了人们的关注。将这两者结合起来,能够利...
说明:使用粒子群优化算法对电力系统最有潮流进行优化,比较不错的程序
说明:NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一,它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,成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低
说明:帝王蝶优化算法,一种新的元启发式优化算法!在自然界中,北美洲东部的帝王种群以夏末秋末向南迁徙而闻名,从美国北部和加拿大南部迁徙到墨西哥,覆盖数千英里。通过对帝王蝶迁徙过程的简化和理想化,提出了一种新的自然启发的元启发式算法,称为帝王蝶优化算法(monarch-Butterfly Optimizati...
说明:dijkstra算法的matlab程序,用于优化路径规划的初始路径,只能做出一个次优的结果,以后可以用很多优化算法来进一步优化
matlab路径优化 dijkstra+--优化 dijkstramatlab matlab-dijkstra 路径规划-算法
说明:多目标差分进化算法(nsde)将非支配排序思想及精英策略与差分进化算法的差分进化机制相融合,经实测,在解决同一问题时,能够比nsga-2算法节省一半的时间,而且能够得到比nsga-2更优秀的帕累托前沿,能够得到更优秀的非劣解集