说明：三种方法被提出，以指导遗传算法的收敛向所需的解决方案：偏压以便有利于搜索空间的特定区域的探索初始群体的产生，根据归因不同的权重的目标和比较解的目标的加权和（WPMOGA），并且包括最小和最大的交易客中的解决方案（G-MOGA）的比较。三种方法进行，以发现是否意味着增加一些新的传输线的解决方案上测试的...

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说明：动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解

说明：这是一个遗传算法在函数求解方面的简单应用，虽然是个简单应用但是体现出了遗传算法在求解问题时的特点，如果在多个变量的情况下，它的优势会更明显，但是应该明白一点，就是遗传算法求解问题，不会得到一个精确的解，只是一个近似解，并且程序每次运行的结果可能会不同，这也算是遗传算法的特点，如果要求精确解的时候，这...

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说明：3 OPT交换算子 简单有效的把路径进行交换 在产生初始解后 可以根据这样的3边交换算子随机得到更多的解，扩大初始化种群。增加解的数量有助于产生更高质量的解

说明：多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated ...

多目标 Pareto算法 最优解搜索算法

说明：机械手运动学方程求解 。分别输入机械臂的末端坐标，求出第一组角度解 ，第二组角度解。

机械手-角度 机械臂matlab MATLAB-机械手 机械手-运动学 运动学机械臂

说明：本书介绍现代的数值近似方法，解释这些方法如何、为何，以及何时有用，以作为进一步研读数值分析与科学计算的基础。修习本书，学生将学会辨别须使用数值方法求解之问题的种类，及使用这些方法时，误差传递的实例；对无法求得确解的问题，应能求得精确的近似解，并学会估计此近似解误差界限的方法。书中介绍的数值方法，由数...

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：资源描述程序源码 常微分方程。自然科学与工程技术中种种运动发展过程与平衡现象各自遵守一定的规律。这些规律的定量表述一般地呈现为关于含有未知函数及其导数的方程。我们将只含有未知多元函数及其偏导数的方程，称之为偏微分方程。 方程中出现的未知函数偏导数的最高阶数称为偏微分方程的阶。如果方程中对于未知函数...

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说明：遗传算法（Genetic Algorithm）通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完...

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