基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法
在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量，建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective par...
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探索Pareto优化技术，掌握在电子设计中实现高效资源分配的关键。Pareto原则，又称80/20法则，在电路设计、系统优化及项目管理中发挥着重要作用，帮助工程师识别并优先处理最关键的问题或功能，从而显著提升产品性能与开发效率。本页面汇集了12个精选Pareto相关资源，涵盖理论分析、案例研究及实用工具，是每位追求卓越设计的电子工程师不可或缺的学习宝库。立即访问，开启您的Pareto优化之旅！
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查看全部14个资源 »为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题
为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题，将遗传算法与局部优化方法相结合，提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法，提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表...
遗传算法在曲线多边形近似中的应用 在平面数字曲线的多边形近似中, 为克服顶点的检测只依靠局部区域、缺乏全局信息的弱点, 文中把多边 形近似问题作为寻找在满足一定的近似误差条件下使顶点数最少、或
遗传算法在曲线多边形近似中的应用 在平面数字曲线的多边形近似中, 为克服顶点的检测只依靠局部区域、缺乏全局信息的弱点, 文中把多边 形近似问题作为寻找在满足一定的近似误差条件下使顶点数最少、或者使顶点数和近似误差都尽可能少的最优化 问题来处理. 为了能够处理点数较多的曲线, 文中采用遗传算...
低能耗和低时延的无线传感器网络数据融合算法
针对无线传感器网络的节点能量有限，且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题，提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇，并根据节点的传输范围，将每个簇中的节点均匀分布，每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据，从而形成...
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