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多目标货物配装问题是一个复杂的组合优化问题，属于NP难问题，本文用混合粒子群算法求解多目标货物配装问题。混合粒子群算法在基本粒子群算法的基础上，通过引进遗传算法中的交叉和变异的策略，避免了陷入局部最优，加快了达到全局最优的收敛速度。此外，本文提出用权重系数来平衡各目标使各目标都能达到相对较优的效果。-Multi-objective loading of goods is a complicated combinatorial optimization problems are NP hard p
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基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫
优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa-
reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利
用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标
测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
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一种求解Job-Shop调度问题的
混合自适应变异粒子群算法
-Solving Job-Shop scheduling problem by hybrid particle swarm optimization with adaptive mutation
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光伏电池阵列输出功率受光照强度和温度变化的影响，因此最大功率点跟踪（MPPT）技术广泛应用于光伏系统中。在所有最大功率点(MPP)控制策略中，扰动观察（P&O）MPPT算法因易实现被广泛应用，然而它的缺点是在稳定工作状态下工作点通过MPP 时会导致能量振荡损耗，并且在光照强度或温度发生突变时表现较差的动态响应。在本文中，提出一种改进型变步长扰动观察MPPT 算法，此方法依据工作点动态调整步长变化，与传统固定步长方法比较，本文提出的方法能有效地提高MPPT 速度和转换效率，通过仿真和实验结果分析，
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实数编码遗传算法中常用变异算子的ｍａｔｌａｂ实现及应用，用ｍａｔｌａｂ编写了各种变异算子并进行了比较-Common mutation operators in real coded genetic algorithms matlab implementation and application, various mutation operator was written using MATLAB and compared
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