給出求解線性多目標(biāo)規(guī)劃問題弱有效解子集的一種新算法．在不同的條件下，運用此 算法得到了線性多目標(biāo)規(guī)劃的弱有效解子集，并在得到的解子集中再次進(jìn)行尋優(yōu)，進(jìn)而得到 弱有效解集中決策者滿意的較優(yōu)解；同時用ＶＣ＋＋語言實現(xiàn)了此算法，并給出了具體算例．
標(biāo)簽： 解線性 多目標(biāo) 新算法 條件下
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：zhangyi99104144
由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個分析實例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：diets
摘 由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個分析實例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：lizhizheng88
摘 由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個分析實例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：ardager
·簡單的屏幕截圖程序。為截圖 ·介紹了基于VC++6．0的目標(biāo)識 ·cdxfilter和cdxgraph的源代碼 ·關(guān)于博弈論的認(rèn)知無線電的研 ·fdtd一維到三維算法，其中包 ·該書詳細(xì)介紹了如何使用Matla ·一個用VC編寫的實用屏幕截
標(biāo)簽： cdxfilter cdxgraph fdtd VC
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：杜瑩12345
matlabf非常好基于Contourlet變換的水印算法.與小波變換不同的是Contourlet變換采用類似于線段（contoursegment的基得到一種多分辨、局部化、方向性的圖像表示。水印信號通過基于內(nèi)容的乘性方案加載到Contourlet 變換系數(shù)
標(biāo)簽： Contourlet contoursegment matlabf 變換
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：chfanjiang
基于改進(jìn)粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤算法研究，基于改進(jìn)粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤算法研究。
標(biāo)簽： 粒子濾波 多目標(biāo)跟蹤 算法研究
上傳時間： 2014-08-16
上傳用戶：shanml
摘 要,基于我國城市道路交通控制的現(xiàn)狀$提出一種新的控制方案$采用模糊控制的算法通 過初始綠燈時間和相位轉(zhuǎn)換的模糊設(shè)定$建立擬人化的多相位信號燈智能控制,并由性能優(yōu)越的, G\D承擔(dān)主要的控制任務(wù),經(jīng)實驗表明,這種控制方法對減少車輛平均延誤時間具有明顯的控制效果
上傳時間： 2016-11-05
上傳用戶：二驅(qū)蚊器
遺傳算法在路由優(yōu)化中的應(yīng)用:多服務(wù)質(zhì)量的最小路徑的算法.
標(biāo)簽： 算法 中的應(yīng)用 服務(wù)質(zhì)量 路由優(yōu)化
上傳時間： 2014-06-21
上傳用戶：skfreeman
基于CRAFT的多階段柔性設(shè)備布局優(yōu)化算法 多階段設(shè)備布局下的總成本包括設(shè)備拆裝成本、物料搬運成本以及區(qū)域利用成本,問題的目標(biāo)是最小化總成本。首先,在分析問題的基礎(chǔ)上,建立基于多階段設(shè)備布局優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型 其次,采用改進(jìn)的CRAFT啟發(fā)式算法優(yōu)化單階段設(shè)備布局 進(jìn)一步,提出基于單階段設(shè)備布局算法的多階段啟發(fā)式算法,優(yōu)化多階段設(shè)備布局 最后,數(shù)值實驗表明算法優(yōu)化后總成本降幅達(dá)28.57％.
標(biāo)簽： CRAFT 設(shè)備 布局 優(yōu)化算法
上傳時間： 2014-01-06
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