差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法,该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法,与前面的启发式算法,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。
2021-04-20 16:03:01 1KB DE
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Enhancing differential evolution with random neighbors based strategy (RNDE) 算法matlab代码
2021-04-15 19:07:07 3KB DE算法 差分进化算法 matlab
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基于有向图对物流网络多层级设施选址-路径规划问题,建立混合整数规划数学模型,提出量子进化算法与遗传算法协同的双智能算法集成求解方案.量子进化算法解决设施选址和设施分配,遗传算法进行路径规划,并提出可达配送区域的搜索策略和路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例测试表明,所提出的数学模型和组合智能算法是可行而有效的,可为多层级设施选址-路径规划问题提供理论与方法指导.
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人工智能作业,使用二进制编码的遗传进化算法解决TSP问题。
2021-04-14 20:36:29 5KB 人工智能 遗传进化算法 二进制 TSP
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经济学博弈论
2021-04-14 09:02:58 405KB 博弈论
张青富MOEA/D经典论文代码,这是几版MOEA/D最好的一版, %程序功能:实现MOEAD算法,测试函数为ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT4,ZDT6,DTLZ1,DTLZ2 %说明:遗传算子为模拟二进制交叉和多项式变异 %作者:(晓风) %email: 18821709267@163.com %最初建立时间:2018.09.30 %最近修改时间:2018.10.08 %参考论文: %MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition %Qingfu Zhang, Senior Member, IEEE, and Hui Li %IEEE TRANSACTIONS O
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研究生期间自写的Matlab代码,用差分进化算法求解静态作业车间调度问题,资源中分为算法、编解码、画甘特图三个文件。代码中写了部分注释,方便学习交流。
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约束优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中,其对应的约束优化进化算法也成为了进化领域的重要研究方向。约束优化进化算法的本质问题是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目标函数和约束条件,使得算法更加高效。
2021-04-12 22:05:27 1.72MB 约束进化算法 综述
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主要介绍了AMBA协议,对于做ic设计、soc设计的总线理解提高有帮助。
2021-04-10 12:02:25 61KB ic、soc
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差分进化算法是一类当前较有实力的实参随机优化算法,已成功解决很多实际问题.由于算法结构简单易于执行,控制参数少且有较强的搜索能力,差分进化算法吸引了众多进化算法学者的关注.本文概述了差分进化算法的基本概念,综述了差分进化算法的主要变体,讨论它们的优缺点,并指出下一步的改进方向.
2021-04-10 10:52:42 435KB 进化算法;差分进化算法;启发式
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