Essentials of Metaheuristics

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Multi-objective Optimization with Metaheuristics Solving Optimization Problems SciHub CRX electrolyzer

等 1 人订阅共15篇文章创建于2022-11-03

中期报告的参考文献

Davis, S. J. et al. Net-zero emissions energy systems. Science 360, 9793 (2018). 2 [2] Ola

2年前
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NSGA-Ⅱ算法C++实现（测试函数为ZDT1）

在看C++实现之前，请先看一下NSGA-II算法概述 https://www.omegaxyz.com/2017/04/14/nsga-iiintro/ NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基

2年前
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多目标优化算法评价指标：HyperVolume

多目标优化算法评价指标收敛性近似前沿与PF的贴近程度 HV 分布性 IGD HV 提出 Hypervolume 指标评价方法最早是由 Zitzler 等提出，它表示由解集中的个体与参考点在目标空间

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基于Matlab/Simulink的混合能源系统模型【废热回收、数据集】

摘要在这项工作中，提出了一个能源系统的模型，该系统以光伏为主要能源，由短期锂离子电池和氢气作为长期存储设施的混合能源存储组成。电能和热能回路以及由此产生的流动已经被模拟出来。因此，电解器和燃料电池产

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2018 模拟退火算法对包括电池和储氢在内的可再生能源混合系统的优化

Optimization with a simulated annealing algorithm of a hybrid system for renewable energy including

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Python中的多目标优化工具【pymoo】

请注意，一些模块可以被编译以加快计算速度（可选）。上面的命令试图编译这些模块；但是，如果不成功，就会安装纯Python版本。更多信息可在我们的安装指南. 特性此外，我们的框架提供了各种不同的功能，

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Python中的多目标优化工具【pymoo】

基于新型拥挤度距离的多目标算法：盘式制动器设计

设计优化，特别是结构设计，在工程当中有着广泛的应用。盘式制动器设计[21]是一个广为人知的多目标工程设计问题。该问题有 4 个设计变量:圆盘外半径 R 和内半径 r，接合力 F 和摩擦表面数目 s。

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2022基于决策变量对目标贡献的多种群多目标进化算法

现有本文所有决策变量作为一个整体进行遗传操作所有的决策变量都根据它们的贡献目标进行分组一个种群同时优化所有目标多个种群同时优化各自贡献度高的目标 I. 简介在过去的20年里，研究人员提出了

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2022基于决策变量对目标贡献的多种群多目标进化算法

超大规模种群进化优化，体验“飞一般的进化之旅”【Geatpy】

简介 Geatpy是一个高性能实用型进化算法工具箱，提供许多已实现的进化算法中各项重要操作的库函数，并提供一个高度模块化、耦合度低的面向对象的进化算法框架，利用“定义问题类 + 调用算法模板”的模式来

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超大规模种群进化优化，体验“飞一般的进化之旅”【Geatpy】

Part 0 遗传算法简介（Genetic Algorithm，GA）

种群有一个鸟类种群，种群中有一些多样性，它们看起来有些颜色较浅，有些颜色较深。我们也有4个捕食者猫头鹰，他们非常喜欢吃这些鸟，但对它们来说是什么颜色无所谓，因为它们尝起来都一样好吃，但是它们会随着时

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多目标进化算法概述 Multiobjective Evolutionary Algorithms (MOEAs)

一、多目标进化算法的基本概念对于大多数多目标优化问题，其各个目标往往是相互冲突的，因此不可能使得所有的目标同时达到最优，而是之于各个目标值所折衷的解集，称之为Pareto最优集。以最小化优化问题为例

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基于最小二乘法与简单蒙特卡洛随机法的投资组合优化

多目标优化经常被应用到投资组合分析中，每个资产在投资组合中的权重都将根据目标进行优化。我们目前的目标（受限的最大化问题）是最大化投资组合的夏普比率，其中X变量将是每个资产的权重。长期目标是建

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简要回顾使用进化元启发算法进行优化

摘要优化是为一系列现实生活中的问题寻找适当解决方案的必要条件。近年来，基于进化方法的元启发式方法在解决多目标优化问题（MOOP）方面取得了突出的成绩。多目标进化方法（MOEA）在各种现实世界的工程应

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微电网的优化(多目标优化)

I. 简介在大多数地方（至少在发达国家），人们从国家电网获得能源。这些能源来自不同的发电厂，如核电站或水电站。但在许多其他与世隔绝的地方，如岛屿（例如法国的韦桑岛），实施新的小型电网来满足岛上居民的

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jMetalPy: 用元启发法进行多目标优化的Python框架

Keywords Multi-objective optimization、Metaheuristics、Software framework、Python、Statistical analysis、

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jMetalPy: 用元启发法进行多目标优化的Python框架