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DE.python
- Python实现的差分进化算法源代码 使用Python实现的差分进化算法，引用到Numpy和Scipy，可以支持多核与集群并行计算。使用时只需继承DESolver并定义函数def error_func(self, indiv, *args)作为目标函数即可。-Python implementation of the differential evolution algorithm source code uses the Python implementation of the differ
Longest_shortest_route
- 1． 在程序运行过程中首先根据目标函数和等式约束条件写出拉格朗日函数，确定出新的目标函数的维数和系数，并输入到程序中从而得出结果。在本程序中，用到了列主元高斯消元法求解方程组。-1. First, the program is running according to the objective function and equality constraints to write the Lagrangian function, to determine a new dimension and
Lagrange_multiplier_method
- 1． 在程序运行过程中首先根据目标函数和等式约束条件写出拉格朗日函数，确定出新的目标函数的维数和系数，并输入到程序中从而得出结果。在本程序中，用到了列主元高斯消元法求解方程组。-1. First, the program is running according to the objective function and equality constraints to write the Lagrangian function, to determine a new dimension and
AStar
- A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。 -A* (A-Star) is a static network algorithm for solving the shortest most effective way. Formula is expressed as: f (n)
NSGA-II
- 相对于NSGA而言，NSGA—II具有以下优点：1)提出新的基于分级 的快速非胜出排序算法，将计算复杂度由 降到 ，其中： 表示目标函数的数目， 表示种群中个体的数目；2)为了标定分级快速非胜出排序后同级中不同元素的适值，也为使准 域中的元素能扩展到整个 域，并尽可能均匀遍布，文献[7]提出了拥挤距离的概念，采用拥挤距离比较算子代替需要计算复杂的共享参数的适值共享方法；3)引入了保优机制，扩大了采样空间，经选择后参加繁殖的个体所产生的后代同其父代个体共同竞争来产生下一代种群，因此有利于保持优良的
duomubiaoyouhua
- 基于pso的多目标优化算法。用于函数的目标优化。-Pso-based multi-objective optimization algorithm. For the optimization objective function.
kxvnsj3
- 多维最优化计算,可以通过修改目标函数计算各种函数,()
980716
- 原始非支配多目标遗传算法,适用于多个目标函数的输入,多个变量的输入,非常经典的,基于非支配解排序,()