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粒子群优化算法matlab程序_多目标优化算法

粒子群优化算法概述 2. 粒子群优化算法求解 2.1 连续解空间问题 2.2 构成要素 2.3 算法过程描述 2.4 粒子速度更新公式 2.5 速度更新参数分析 3....粒子群优化算法小结 4. MATLAB代码 1. 粒子群优化算法概述 粒子群优化算法是一种基于 种群寻优的启发式搜索算法。在1995年由Kennedy和Eberhart首先提出来的。...粒子群优化算法求解 粒子群优化算法一般适合解决连续解空间的问题，比如通过粒子群在解空间里进行搜索，找出极大值。...一般情况下确定了一个变量和其他变量的关系，下面就是参数的设置了，这里有两对参数 c k 和 r k c_k和r_k ck​和rk​， c k c_k ck​ 是权重参数，一般取值为2，实际上它影响了优化的速度...粒子群优化算法改进 随着粒子群算法的广泛使用，人们发现如果加入一个惯性权重的话，优化的效果更好。 引入了一个 w w w 参数，控制先前粒子速度对下一轮粒子速度的影响，以适应不同场景。

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多目标优化

多目标优化的特征为：一般情况下，多目标优化问题的各个子目标之间是相互矛盾的（一个子目标的改善可能会引起另几个子目标性能的降低），很难使得多个子目标同时达到最优值，只能在多个目标之间进行折中处理，使得各个子目标都尽可能达到最优解...，从数学角度可以做如下描述： No.1 多目标优化 多目标优化与单目标优化具有本质区别，主要体现于多目标优化问题的解并非唯一，而是存在一组由众多Pareto最优解组成的集合，具体如下图中蓝色曲线所示...其中，wi为对应目标函数的权重值，该种方法把多目标优化问题转换为单目标优化问题，简化了问题的难度，然而该方法具有相应的局限性，具体为： 1、权值难以确定； 2、各个目标之间量纲的不统一，可能会造成单目标优化问题鲁棒性差...，采用优化算法过程中出现收敛性困难等问题； 3、多目标优化问题的帕累托解集包含更多有效信息。...No.2 程序代码 NSGA-Ⅱ是目前流行的多目标遗传算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。

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    遗传算法做多目标优化_python 遗传算法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 前言 本文讲解多目标遗传算法。...多目标优化算法的Pareto 最优解的分布示意图如下： 本文代码量见图 ---- 提示：专栏解锁后，可以看该专栏所有文章。...文章目录 前言 一、多目标优化算法学习之前需要掌握的知识 二、多目标遗传算法流程图 三、多目标遗传算法python实现 总结 ---- 一、多目标优化算法学习之前需要掌握的知识 在学习多目标遗传算法时...，首先得了解遗传算法基本概念、多目标优化算法基本知识。...万字字符长文带你了解遗传算法（有几个算例源码）</ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172375.html原文链接：https://javaforall.cn

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    多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2）

    多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ(NSGA2) 注：没有想到这篇博客竟然有很多人查看，这是我去年写的算法，里面难免会有一些错误，大家可以看看评论区，这里的matlab代码写的不太好，是以C语言思维写的，...算法简介 NSGA-Ⅱ算法，即带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法，是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。...1.1 Pareto支配关系以及Pareto等级 Pareto支配关系：对于最小化多目标优化问题，对于n个目标分量 f i ( x ) , i = 1… n f_i(x), i=1…n fi​(x),...以下为选取的5个非凸非均匀的多目标函数的运行结果如图4到图8所示。...图8 ZDT6 pareto最优解对比图（绿色为理论值，红色为实验值） 从结果中可以看出，除ZDT4以外，找到的解几乎全部是pareto前端上的点，并且解在目标空间上分布十分均匀，该算法对于非凸非均匀的多目标函数最优解的寻找还是十分有效的

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    多目标演化算法 | 从参考点出发，求解高维多目标优化问题！

    随着科学技术和生产生活的日益发展，人们面临的优化问题也日渐复杂。其中，多目标优化问题是一类典型的代表。顾名思义，多目标优化问题即人们需同时优化多个目标，且各目标之间往往存在冲突。...而演化算法（见图二）是模拟生物界自然选择和自然进化的随机启发式算法，现已成为当前解决复杂多目标优化问题的有效工具之一。...其中，中国香港城市大学张青富教授提出的MOEA/D目前已成为求解多目标优化问题最流行的算法框架[1-2]。...图一 生活中的多目标优化问题 图二 演化算法示意图 近年来，高维多目标优化问题已成为演化计算研究领域的热点难题之一。在高维多目标优化问题中，待优化的目标个数至少是4个。...实验结果表明，新算法具有较好的性能表现，尤其是能够较为有效地处理具有不同PF形状的多目标优化问题。

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    matlab多目标优化之海洋捕食者算法

    (图片来源于参考资料截图) 海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)是Afshin Faramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法。...该算法是受海洋生物中捕食者和猎物的行为启发，在该算法中，捕食者和猎物均被视为搜索个体，捕食者会搜索猎物．同时猎物会寻找食物，主要以下特点和规则： 1）海洋捕食者对猎物丰富区域采取莱维飞行(Levy)策略...c) 在迭代后期，捕食者速度比猎物速度慢，MPA采用开发策略，捕食者采用levy飞行策略，其数学模型描述为： ? 4）完成记忆存储和精英矩阵更新 5）添加FADs效应。...(图片来源于参考资料截图) 为了验证MPA的效率，作者采用MPA针对29个优化测试函数、CEC-BC-2017的测试题等进行测试，取得不错的效果。...作者通过与其他常用的优化算法进行对比发现，MPA的优化效率明显优于GA、PSO、GSA、CS、SSA和CMA-ES的算法，与SHADE和LSHADE-cnEpSin旗鼓相当。

    1.4K20

    推荐算法策略——多目标参数贝叶斯优化

    前言 超参数调优是算法中的一个常见且重要环节。贝叶斯优化是一种有效的超参数调优方法，它通过建立目标函数的概率模型并利用这个模型来选择下一个需要评估的参数来进行优化。...本文将介绍如何使用贝叶斯优化进行多目标超参数调优。 一、贝叶斯优化简介 贝叶斯优化是一种黑盒优化方法，它在每次迭代中都会平衡探索和利用的权衡，以找到最优解。...二、多目标超参数调优 在推荐系统中，往往模型是多目标的。以内容流为例，目标可以是：点击、时长、转发、评论、点赞、关注等等。而在实践中，一定会遇到的问题是：多目标融合公式内的超参数拍定。...因此可以通过贝叶斯优化来辅助我们调参。 2.1 确定需要调整的超参数 多目标常见的融合方式是幂乘，那么最简单的，超参数可以是各个目标的幂指数。...2.3 使用贝叶斯优化进行多目标超参数调优 现在我们可以使用贝叶斯优化来寻找最优的超参数。具体步骤如下： 初始化贝叶斯优化器，设置超参数的搜索范围（边界）。 选择一个收益函数，代码中是UCB。

    1.9K20

    论文研读-基于变量分类的动态多目标优化算法

    Abstract 目前许多动态多目标进化算法DMOEAS主要是将多样性引入或预测方法与传统的多目标进化算法相结合来解决动态多目标问题DMOPS。其中种群的多样性和算法的收敛性的平衡十分重要。...本文提出了基于决策变量分类的动态多目标优化算法DMOEA-DCV DMOEA-DCV将在静态优化阶段将决策变量分成两到三个不同的组，并且在相应阶段分别进行改变。...Introduction DMOPs就是解决随时间变化的多目标优化问题。...应用两个种群分别协同优化两个子组件。文献[52]中提出的算法在基于环境敏感性可分解决策变量的DMOP上具有优越性，但是，在许多DMOP中可能并非如此。...变量分类Decision Variable Classification 文中提出的变量分类分为两种，一种对应算法1 line 6 ,静态优化时的变量分类，一种对应算法1 line9 ,动态优化时的变量分类

    1.2K41

    matlab多目标优化算法之NSGA-Ⅱ【含源代码】

    多目标优化问题 当优化问题的目标函数为两个或两个以上时，该优化问题就是多目标优化。...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....NSGA-Ⅱ NSGA-Ⅱ是基于遗传算法，引入快速非支配排序方法、拥挤度计算和精英策略的多目标优化计算方法。...二进制交叉策略公式： 精英保留策略：是将父代种群和生成子代种群一起进行比较，比较策略与选择策略时相同，从而将最优的个体保留到子代种群中去，可以加快优化算法的迭代，避免陷入局部最优解。 4.

    5.2K41

    多目标优化问题概述

    下图是多目标优化问题中最优解或非劣最优解的定义 ?...一些关于Pareto最优解的文献解释： 若x*∈C,且在C中不存在比x*更优越的解x,则称x*是多目标最优化模型式的Pareto最优解,又称为有效解。...一般来说,多目标优化问题并不存在一个最优解,所有可能的解都称为非劣解,也称为Pareto解.传统优化技术一般每次能得到Pareto解集中的一个,而用遗传算法来求解,可以得到更多的Pareto解,甚至是整个的解都成为....对于包括有定量和定性属性的多指标决策问题(参见“多目标决策问题”),其非劣解是指在所给的可供选择的方案集中,已找不到使每一指标都能改进的解.在多目标规划中,它即指有效解(参见“有效解”)和较多最优解(...不同算法在多目标优化中的应用 多目标优化问题不存在唯一的全局最优解。但仍然需要寻找到1个最终解。 有三类方法： 1.生成法：大量求非劣解，从中寻找最优解。 2.交互法：分析目标求出最优解。

    1.3K11

    多目标建模算法PLE

    概述 在现如今的推荐系统或者搜索中，都存在多个目标，多目标的算法在现如今的系统中已然成为了标配。...在多目标的建模过程中，如果不同的学习任务之间较为相关时，多个任务之间可以共享一部分的信息，这样最终能够提升整体的模型学习效果。...简单来说，跷跷板现象就是在对多个目标进行优化的过程中，一个任务指标的提升伴随着另外一些任务指标的下降。出现这种现象的主要原因是多个任务之间出现较多的共享，MMoE算法中也不能有效解决这样的一个问题。...PLE（Progressive Layered Extraction）[2]模型在MMoE的基础上通过对共享的网络结构优化，在原先的共享部分，又增加了task-specific的部分，同时，为了增强网络的效果...Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts[C]//Proceedings

    1.4K30

    多目标建模算法PLE

    概述在现如今的推荐系统或者搜索中，都存在多个目标，多目标的算法在现如今的系统中已然成为了标配。...在多目标的建模过程中，如果不同的学习任务之间较为相关时，多个任务之间可以共享一部分的信息，这样最终能够提升整体的模型学习效果。...简单来说，跷跷板现象就是在对多个目标进行优化的过程中，一个任务指标的提升伴随着另外一些任务指标的下降。出现这种现象的主要原因是多个任务之间出现较多的共享，MMoE算法中也不能有效解决这样的一个问题。...PLE（Progressive Layered Extraction）[2]模型在MMoE的基础上通过对共享的网络结构优化，在原先的共享部分，又增加了task-specific的部分，同时，为了增强网络的效果...算法原理2.1. Customized Gate Control为解决上述提出的两个问题，参考[2]中首先提出了CGC（Customized Gate Control）网络。

    1.3K50

    动态多目标优化研究综述

    多目标优化算法的研究现状；（4）本文还对动态多目标优化算法的性能评价指标进行了归类介绍；（5）本文通过实验对比了 主流动态多目标优化算法的性能；（6）本文总结了动态多目标优化算法的一些实际应用案例；（...近年来，越来越多的学者开始关注动态多目标 优化问题的研究，这是因为动态多目标优化具有重 要的理论研究价值，并且动态多目标优化在现实生 活和工业生产的许多方面都具有非常广泛的应用 前景，下面简单地列举几个动态多目标优化算法的...本文主要介绍了动态多目标优化的相关理论 背景及动态多目标优化问题的分类、动态多目标优 化算法的研究现状以及性能评价指标、主流动态多 目标优化算法的性能对比及动态多目标优化算法 的实际应用案例，在以上内容的基础上本文总结了...4 动态多目标优化算法的研究现状 动态多目标优化问题是近 20 年来的新兴问题 之一，求解动态多目标优化问题具有很大的挑战 性，不仅要求算法能够同时优化多个目标，同时还 要求算法能够快速地响应环境的变化...目前，静态多目标优化已经取得了较好的研究 成果，但对于动态多目标优化问题的研究深度还不 够，高效求解动态多目标优化问题的算法还比较 少。

    2.8K40

    【论文研读】基于对偶种群的约束多目标优化进化算法

    基于对偶种群的约束多目标优化进化算法 A Dual-Population-Based Evolutionary Algorithm for Constrained Multiobjective Optimization...摘要 约束多目标优化问题（CMOPs）的主要挑战是适当地平衡收敛性、多样性和可行性。它们的不平衡很容易导致约束多目标进化算法（CMOEA）无法收敛到具有多种可行解的帕累托最优前沿。...与六种最先进的CMOEA的比较表明，c-DPEA在大多数测试问题上明显优于或可与竞争者算法相媲美。 关键词：协同进化对偶种群，约束多目标优化，收敛性，多样性，可行性。...对于决策向量，可行解是指总体约束违反是0 对于两个可行解，x1支配x2,当且仅当x1的所有等式约束小于等于x2, 存在一个x1的不等式约束小于等于x2 进化算法经常被用来处理这些问题，因为它们已经证明了它们在解决无约束多目标优化问题...此外，c-DPEA 在 2 和 3 目标 CMPOP 上进行了测试。未来，可以开展研究，将 c-DPEA 的协同协同进化框架扩展到约束超多目标优化问题。 7. 参考文献 [1] K.

    1.4K30

    漂浮基座机械臂多目标优化下的运动控制算法

    此阶段的运动规划任务包括基座姿态保持/调整、末端姿态调整、末端位置保持优化任务以及约束任务。...本文基于关节空间任务补偿方法构建混合任务优先级运动规划算法，算法旨在完成多任务下的空间机械臂末端手眼相机视角调整，且关节空间任务补偿策略可以保证所提算法中无算法奇异。...通过建立空间机器人一体化数值仿真平台，验证空间机器人运动控制算法的有效性。 空间机械臂与基座之间存在动力学耦合，以此研究基座姿态保持/调整下的末端姿态控制。...针对目标观测阶段末端相机姿态调整以及基座姿态保持控制，提出混合任务优先级的算法框架解决多任务下的姿态路径跟踪问题。

    2.3K115

    多目标检测：基于YoloV4优化的多目标检测

    一、前言 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。...多目标检测作为目标检测领域的一个重要研究方向，一直受到研究人员的广泛关注。目前，在智能交通、智能辅助驾驶和视频监控等领域已经产生了深入的研究。...卷积神经网络的引入提高了行人检测算法的性能，但遮挡问题仍然是行人检测的一大难点。...目前目标检测任务主要针对不同的应用场景选择合适的检测算法：单阶段算法检测速度最快，但准确率较低；两阶段和多阶段检测算法可以获得更高的检测精度，但以牺牲检测速度为代价。

    1.1K20

    SSE图像算法优化系列三十二：ZhangGuo图像细化算法的C语言以及SIMD指令优化

    三、再次改进版本        在我们进行SIMD优化前，我们还尝试了从算法层面上的另外一种优化。 　　...这个算法大家自行去研究。 　　...四、SSE改进版本 　    上述改进版本还可以通过SIMD指令进一步优化，类似于我在Sobel优化里使用的方法，我们一次性加载16个字节以及他周边的8个位置连续的16个字节，但是核心的技巧在于如何实现那些分支预测...使用SIMD优化后，上述相同的图片大概耗时在28ms左右，速度有进一步的提高。 　　...至少目前从公开的资料中还没有看到halcon所用的算法的为什么这么快，待有缘了在研究这个算法吧。

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