以下是使用Matlab实现遗传算法多目标优化的源代码: % 多目标优化问题 function [x, fval] = MOO_GA(fitnessfcn, nvars, LB, UB) % 参数设置 options = gaoptimset('PopulationSize', 50,... 'Generations', 100,... 'CrossoverFraction', 0.8,... 'MutationFcn', {@mutationuniform, 0.05},... 'Stall...
轮盘多目标matlab源代码popcpopsize functionpopx=B2D(BPopx,a,b,len)%转换函数[pxpy]=size(BPopx);forii=1:pypopx(:,ii)=2.^(py-ii).*BPopx(:,ii);endpopx=sum(popx,2);popx=a+popx.*((b-a)/(2^len-1));functionpopc=Crossover(SelPopx,pc)popc=SelPopx;[popsizelen]=size(SelPo...
适应性调整后的蜻蜓算法的计算流程包括12个步骤。 Step1:初始化计算参数,考虑梯级电站短期优化调度模型求解规模设定蜻蜓算法种群个数N=40,迭代计算次数MAXiter=200。 Step3:随机选择一个初始蜻蜓个体,采用POA算法,基于单站优化原则,对选定蜻蜓个体进行寻优计算,确保初始种群中至少有一个蜻蜓个体为可行解。并令迭代次数it...
不同于单目标优化问题,多目标问题没有单独的解能够同时优化所有目标,也就是目标函数之间存在着冲突关系,其最优解通常是一系列解。多目标优化问题的解决办法有两类:一种是通过加权因子等方法将多目标转换成单目标优化问题,这种方法缺点明显;现在更多地是采用基于Pareto最优解的方法。 2. Pareto最优解 Pareto最优解...
两个经典的多目标优化算法代码:NSGA-II和MOEA/D代码(matlab) 代码片段和文件信息 function f = calcuateFun(chromo chromoSize instance)if strcmp(instance ‘ZDT1‘) f(1) = chromo(1); g = 1 + 9*(sum(chromo(2:end)))/(chromoSize-1); f(2) = g*(1 - sqrt(f(1)/g));elseif strcmp(...
platEMO内涵几乎所有多目标优化问题的算法与算例,matlab平台包括算法算例代码和gui界面 代码片段和文件信息 function main(varargin)%main - The interface of PlatEMO%% main() runs the GUI of PlatEMO.%% main(‘-Name‘Value‘-Name‘Value...) runs one algorithm on a problem% with the specified paramet...
1、MOEA/D-FD是一种求解动态多目标优化问题的新算法,在动态多目标优化问题中,多目标函数和/或约束可能会随时间变化,这就需要多目标优化算法跟踪运动的Pareto最优解和/或Pareto最优前沿。当检测到环境变化时,设计一阶差分模型来预测一定数量Pareto最优解的新位置。另外,旧的pareto最优解的一部分被保留到新种群中。
粒子群算法 约束多目标 优化 matlab代码官网网址 演示地址 授权方式: 免费软件界面语言: 简体中文平台环境: window/linux/mac 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 下载申明(下载视为同意此申明) 1.在网站平台的任何操作视为已阅读和同意网站底部的版权及免责申明 2.部分网络用户分享TXT文件...