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运行平台MATLAB，基于微分进化算法的函数寻优-Operating platform of MATLAB, based on the function of the differential evolution algorithm for optimization
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两目标函数差分进化算法带罚函数算例，罚函数写在目标函数包括交叉、竞争、选择等-Differential evolution algorithm
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基于差分演化算法的源程序，非常好用。能处理多种函数优化问题。-Based on differential evolution algorithm source code, very easy to use. Able to handle a variety of function optimization problems.
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：组合差分进化算法CoDE是一新的具有竞争力的算法，但收敛速度和寻优性能仍有待改进。为解决上述问题，提出对
组合差分进化算法CoDE从生成策略和控制参数两个方面进行改进，提出了两种改进的CoDE版本MCoDE和MCoDE—P，并
利用6个典型的测试甬数对改进性能进行检验。结果表明结合了最好个体信息的MCoDE方法能够改善CoDE的寻优性能，
而采用控制参数扩展的MCoDE—P方法却难以达到期望的效果。-: Combined differential evolution algorit
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差分进化算法是一种新兴的进化计算技术它是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。-Differential evolution algorithm is a new evolutionary computation technique which is proposed by Storn et al in 1995, like other evolutionary algorithms, DE i
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一种改进的差分进化算法，可以显示收敛曲线-An improved differential evolution algorithm
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差分进化算法的代码框架和实例，可以实现迭代进化，得到需要的优化解。(Code framework and example of differential evolution algorithm.It can achieve iterative evolution and get the desired solution.)
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