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nsga2code
- 多目标遗传算法NSGA2.c++源码
multiobjective_GA
- 多目标进化计算算法在JGAP包上的实现。程序演示了多目标进化中fitness function和search operator的实现。-Multi-objective evolutionary computation algorithm in the realization of JGAP package. Procedures to demonstrate the evolution of multi-objective fitness function and the realization
8_puzzle
- 8数码问题的Java求解，采用A*算法。数据结构采用的Vector<int[]>。输出为"no solution"或一系列表示求解过程的字符串。 某些30步的测试样例需要半分钟左右，但是绝对是正确解~~万望您能不吝点滴时间耐心等待……orz thnx~~ 我用的启发函数计算了现在的网格距离目标网格还有多远。 具体算法是，将每一格中的数字的坐标与其应该在的坐标的差加到一起，得到这个最终值h(x) 也就是Manhattan_Distance 源码使用
Floatboost
- 在基于特征提取方法之上, 研究用算法对目标多视角问题进行分类器设计。在对 图像进行独立成分分析后, 针对多姿态角目标识别问题, 提出了角度优先粗分类的设计方法-Feature extraction method based on above research objective of the algorithm to classify multi-view design problem. In the right image independent component analysis, t
opt4j-2.4
- 多目标微粒群算法程序开发-Multi-objective particle swarm optimization
Elevator-Group
- 主要实现了电梯群控系统的派梯规则，派梯规则定义为如果满足一定的优先条件即可根据优先条件进行派梯。如果根据优先条件不能选择派梯则再进入多目标评价函数算法进行派梯调度。 -Elevator Group Control System dispatching rules, dispatching rules defined to meet certain priority conditions to dispatching priority conditions. If dispatching pr
jmetal4.3.tar
- java 编写的多目标求解程序，包含了多种多目标求解算法 NSGAII MOPSO -The last jMetal.4.3 for multiobjective optimization
mlj
- 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。-Data mining generally refers to data from a large number of algorithms to search through the process in which information is hidden. Data mining i
jmetal4.5.src.tar
- MOEA多目标开发平台,里面包含各种经典的多目标优化算法，最新版本- MOEA multi-target development platform, which contains a variety of classic multi-objective optimization algorithm, the latest version
Multi-objective-
- 多目标遗传算法求解问题遗传算法求解问题 -Multi-objective optimization genetic algorithm
MOEAFramework-2.12-Source.tar
- MOEA 框架源代码，多目标优化算法，Java实现。(MOEA framework source code, multi-objective optimization algorithm, Java implementation.)
algorithms
- 先是将多目标问题分解为单目标 （用切比雪夫和加权平均法）然后用遗传算法优化(Multi-objective optimization algorithm based on java language. First, the multi-objective problem is decomposed into single objectives (using Chebyshev and weighted average method) and then optimized by genetic a