多目标粒子群算法求解帕累托前沿Pareto,Pareto的原理,测试函数100种求解之21

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了多目标粒子群算法求解帕累托前沿Pareto,Pareto的原理,测试函数100种求解之21。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录
背影
parte前沿的定义
注意事项
基于多目标粒子群的帕累托前沿求解
主要参数
MATLAB代码
效果图
结果分析
展望

背影

在目标优化过程种,很多时候都两个或者多个目标,并且目标函数不能同时达到最优,鱼与熊掌不可兼得,这个时候可以通过求解帕累托前沿,通过帕累托前沿,来寻找符合自己要求的组合解,虽然不能同时达到最优,但是都是不使一个目标函数变差的情况,其他的目标函数不能再改善的组合。

Pareto前沿的定义

基本定义

帕累托最优(Pareto Optimality),也称为帕累托效率、帕累托改善,是博弈论中的重要概念,并且在经济学, 工程学和社会科学中有着广泛的应用。
帕累托最优是指资源分配的一种理想均衡状态,假定固有的一群人和可分配的资源,从一种分配状态到另一种状态的变化中,在没有使任何人境况变坏的前提下,而不可能再使某些人的处境变好。帕累托改进(Pareto Improvement)的定义是一种变化,在没有使任何人境况变坏的前提下,使得至少一个人变得更好。帕累托最优的状态就是不可能在有更多的帕累托改进的余地;换句话说,帕累托改进是达到帕累托最优的路径和方法。帕累托最优是公平与效率的“理想王国”。 一方面,帕累托最优是指没有进行帕累托改进的余地的状态;另一方面,帕累托改进是达到帕累托最优的路径和方法。

注意事项

目标函数是不同性质的,并且相互冲突,如果函数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-667208.html

到了这里,关于多目标粒子群算法求解帕累托前沿Pareto,Pareto的原理,测试函数100种求解之21的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【任务分配】多目标粒子群算法求解多无人机多任务路分配及路径规划(最短路程+最短时间)问题【含Matlab源码 3522期】

    1 粒子群算法 粒子群算法是智能算法领域中除蚁群算法、鱼群算法又一个智能群体算法。 PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解。粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest更新个体位置。 粒子每更新一次

    2024年02月04日
    浏览(62)
  • 2016国赛A题——系泊系统问题粒子群算法求解

            本文参考了一篇有关系泊系统的知乎博文,链接如下:2016年全国大学生数学建模竞赛A题系泊系统的设计详解(含建模和程序详解) - 知乎 (zhihu.com)         因为是练习一下写代码,建模的话基本是按照该博文的方法建的,也推荐大家对数模机理问题有兴趣的同学关

    2024年02月14日
    浏览(28)
  • 高铁列车粒子群算法及改进粒子群算法多目标单目标运行优化设计

    根据表1、2、3 所列数据,以能耗、运行时间、舒适性为目标分别设计列车运行速度—距离曲线;完成单目标以及多目标优化下的列车运行对比;选择其中一种方案,设计列车速度跟踪控制算法并进行性能分析。 PSO算法使用粒子群来搜索问题的最佳解决方案。每个粒子表示问

    2024年02月01日
    浏览(45)
  • C# PSO 粒子群优化算法 遗传算法 随机算法 求解复杂方程的最大、最小值

    复杂方程可以自己定义,以下是看别人的题目,然后自己来做 以下是计算结果

    2024年02月09日
    浏览(42)
  • MATLAB粒子群算法求解带容量约束的物流配送选址问题实例

    粒子群算法编程问题实例: MATLAB粒子群算法求解带容量约束物流配送中心选址问题代码实例 在经度范围为(116, 118),纬度范围为(38, 40)的矩形区域内,散布着37个需求点,各个需求点的坐标及需求量见表1。要求在该矩形区域内确定N个位置建立配送中心。已知各配送中心容量不

    2024年02月10日
    浏览(72)
  • 智能优化算法:多目标粒子群优化算法(MOPSO)

    目录 一、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO) 二、多目标优化Pareto支配 三、多目标粒子群优化算法(Multiple Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO) 四、参考文献: 粒子群算法(PSO)[1]是一种群智能优化算法,于1995年Kennedy和Eberhart提出,其灵感来源于鸟群的协作觅食行

    2023年04月19日
    浏览(48)
  • 基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的VRPTW问题求解matlab仿真

    目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 遗传算法(GA)基本原理 4.2 粒子群优化(PSO)基本原理 4.3 算法优化策略 5.完整程序        VRPTW是车辆路径问题(VRP)的一个扩展,它在基本的车辆路径问题上增加了对客户服务时间窗的考虑

    2024年02月02日
    浏览(76)
  • MATLAB实现多目标粒子群优化算法(MOPSO)

    这里如何用MATLAB实现多目标粒子群优化算法。 本教程参考:MATLAB实现多目标粒子群算法 对其中的优化项、优化目标项进行了简单的修改。优化项由1个修改成了2个,优化目标由2个修改成了3个。 同时,参考MATLAB源码,将该算法在C#上也进行了实现,有需要的可以参考:C#实现

    2024年02月01日
    浏览(50)
  • Matlab|基于多目标粒子群算法的微电网优化调度(多约束多目标智能算法模板)

    目录 1 主要内容 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 程序针对微电网优化模型进行优化求解,文件夹共包含四部分内容,分别是:原始多目标粒子群、改进多目标粒子群、改进多目标粒子群(勘误)和改进多目标粒子群(多约束模板),满足各位同学对于多目标粒子群算法各

    2024年03月13日
    浏览(82)
  • 【路径规划】粒子群算法求解机器人障碍物环境的Voronoi图路径规划【含GUI Matlab源码 3748期】

    粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)可以用于栅格地图上机器人的最短路径规划。在这种问题中,栅格地图被划分为离散的单元格,每个单元格可以是阻挡或可通过的区域。机器人需要从起始位置移动到目标位置,避免碰到阻挡。 PSO算法中,通过使用一群粒子来搜索最优

    2024年01月17日
    浏览(59)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包