- 博客(5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 论文学习—动态约束多目标优化的历史辅助两状态辅助任务协作方法
动态约束多目标问题在现实中广泛存在，引起进化计算领域引起广泛关注。现有的研究聚焦在种群初始化上，忽略了进化过程的改进。在动态约束多目标问题中，历史环境的信息是很重要的，所以提取和利用历史环境的信息对于提升进化过程是有效的。本文则提出了一种基于历史辅助的两状态辅助任务协作方法，算法表明，相似历史环境下，CPF更接近当前的最优前沿，所以更适合作为当前的辅助任务。于是为了找到历史环境中最接近的环境，提出预测相似环境的识别方法，同时提出同时考虑历史和当前信息的一种经验驱动的两状态环境选择策略。
2026-05-20 21:38:16
353
原创 论文学习-进化动态约束多目标优化：测试套件与算法
以往的测试集没有充分考虑真实世界场景的一些特性，可行域大小、位置和形状的时变性，可控的变化剧烈程度，以及小的可行域等；论文开发目标函数-约束生成器，提出DCP测试集；此外提出了一种具有两阶段多样性补偿策略的动态约束多目标进化算法；第一阶段随机产生部分初始个体替代历史个体，第二阶段计算过去两个环境解集中心点的增量，作为自适应扰动解，形成对新环境种群的初始解。（自适应扰动这里有点好奇是这么使用进去，能不能作为一个小点进行借鉴？
2025-12-02 16:12:24
793
原创 多目标进化算法—platemo源代码学习part1
PlatEMO 4.13 的运行本质是「」，核心依赖platemo.m（入口）、（算法父类）、PROBLEM类（问题父类）三大模块。[ ]varargout（3）匿名函数：适合临时调用(输入参数)...2.内置版本判断函数'matlab''optim''9.9''9.4'truefalsetruefalseinput{:}input{100}input{:}100{a,b,c}a,b,cZDT1100Problem这行是参数解析的 “基础”—— 从Setting。
2025-09-07 22:03:04
906
原创 吴恩达深度学习课程编程作业学习
在开始之前，首先声明本文参考https://blog.youkuaiyun.com/u013733326/article/details/79639509，我基于他的文章资料和代码学习实践，并发表这篇博客来记录学习中的笔记和自己的理解，如有不妥的地方欢迎大家指正。
2024-10-08 21:00:33
1458
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人