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RSS订阅原创 旋转式磁流变阻尼器的建模
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2025-08-22 11:25:00
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原创 一种高维数据可视化的方法：Visualization and Mapping on Arcs (VMA)
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2025-07-30 18:56:54
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原创 遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化Rastrigin函数
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2025-07-30 18:56:02
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原创 PAES (Pareto Archived Evolution Strategy)优化方法简介
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2025-07-30 18:51:16
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原创 NSGA-III（非支配排序遗传算法 III）求解 7 目标的 DTLZ2 测试函数
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2025-07-30 18:50:27
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原创 NSGA-III（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III）简介
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2025-07-30 18:48:48
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原创 MOEA/DD（基于分解的多目标进化算法，结合差分进化操作）求解DTLZ2多目标优化问题
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2025-07-30 18:43:48
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原创 SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）优化算法简介
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2025-07-29 19:23:06
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原创 自组织粒子群优化算法（Self-Organizing Particle Swarm Optimization, SOPSO）求解Rastrigin函数
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2025-07-29 19:21:48
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原创 自组织遗传算法（Self-Organizing Genetic Algorithm, SOGA）求解Rastrigin函数优化问题
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2025-07-29 19:21:18
626
原创 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO） 求解二维 Rastrigin 函数最小值问题
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2025-07-29 19:17:53
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原创 多准则决策方法（如TOPSIS、VIKOR）与多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO）关系分析
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ）简介与简单示例
2025-07-29 19:04:08
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原创 TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ）简介与简单示例
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2025-07-29 19:03:13
1107
原创 VIKOR（Multi-criteria Optimization and Compromise Solution）简介与简单示例
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2025-07-29 19:02:05
1150
原创 WASPAS（Weighted Aggregated Sum Product ASsessment）方法简介与简单示例
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2025-07-29 19:01:30
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原创 COPRAS（Complex Proportional Assessment）简介与简单示例
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2025-07-29 19:00:51
1047
原创 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）简介与简单示例
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2025-07-29 19:00:05
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原创 NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II） 算法求解 ZDT1 双目标优化问题
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2025-07-28 19:13:17
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原创 ZDT1 双目标优化问题简介
ZDT1 双目标优化问题是多目标优化领域中极具影响力的经典测试问题，由 Zitzler、Deb 和 Thiele 于 2000 年提出（其名称来源于三人姓氏的首字母）。它因结构清晰、特性明确且 Pareto 最优前沿已知，被广泛用于评估多目标优化算法的性能，如收敛性、解的多样性等。
2025-07-28 19:04:39
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原创 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）简介
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的随机全局优化算法，通过“适者生存”原则，在解空间中并行搜索最优解。以下从数学角度详细解析其核心步骤与公式。
2025-07-28 19:02:52
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原创 粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）简介
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法。它模拟了鸟群觅食的行为，通过多个粒子在搜索空间中相互合作来寻找最优解。PSO算法于1995年由Kennedy和Eberhart提出。
2025-07-28 19:01:02
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原创 MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）简介
MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition，多目标进化算法基于分解）是一种将多目标优化问题转化为多个单目标优化子问题并同时求解的进化算法。它由 Zhang 和 Li 于 2007 年提出，是当前主流的多目标优化框架之一，特别适合处理多目标和超多目标问题。
2025-07-28 18:54:06
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原创 KnEA（Knee-point-driven Evolutionary Algorithm）简介
KnEA（Knee-point-driven Evolutionary Algorithm）是一种针对超多目标优化问题（4个及以上目标）的高效算法，其核心在于通过识别拐点解（Knee Points）引导选择压力，平衡收敛性与多样性。以下从数学原理、关键公式到算法流程进行详细解析。
2025-07-28 18:53:02
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