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MEA
- 多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究，是一篇优秀的博士论文
实数自适应并行遗传算法的研究
- 曾孝平,陈燕飞,李勇明.实数自适应并行遗传算法的研究。针对遗传算法中的早收敛现象,提出了一种实数自适应并行遗传算法(real adaptive parallel genetic algo- rithm,RAPGA)。该算法采用了一种并行遗传进化结构,并将自适应交叉、变异算子引入到本算法中,增强和保 持了种群的多样性。最后,通过与其他经典优化遗传算法进行比较显示,RAPGA对多个标准测试函数均表现出 较好的搜索性能。
遗传退火进化算法（附源码）
- 对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。 首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速
文化算法
- 文化算法的简介及Matlab代码 算法说明：文化算法是基于人类社会进化原理的算法，他可以利用领域的先验知识以及在进化过程中获得的知识来指导搜索过程。文化能使种群以一定的速度进化和适应环境，而这个速度是超越单纯依靠基因遗传生物进化速度的。
ScatterSearch.rar
- Scatter Search(SS)算法是一种进化算法,最早由Glover于1977年提出,已成功应用于多种优化问题.,Scatter search is an evolutionary method that has been successfully applied to hard optimization problems.
SPEA2
- 强度PARETO算法，非常经典，也是一个学习多目标进化算法的经典作品。-MOEA
差分进化算法
- 差分进化算法的基础讲义和文档，都是英文版，属于基础资料，可以作为入门资料。
evolutionary-memetic-algorithm
- 关于进化memetic方面的一篇论文,对于理解memetic对进化算法的改进有帮助-a paper about evolutionary memetic computing
IEEEXploreBBO
- 一种新型进化算法论文：基于生物地理优化算法（BBO）.-Paper a new evolutionary algorithm: optimization algorithm based on biogeographic (BBO).
求解非线性方程组的BFGS差分进化算法
- 摘要：针对差分进化算法进化后期收敛缓慢和稳定性不强的缺陷，将BFGS算法插入差分进化算法当中，提出了一种BFGS差 分进化算法，用来求解非线性方程组。通过5 个非线性方程组和一个工程实例的实验，说明：算法收敛精度较高、收敛速度较快、 鲁棒性强、收敛成功率高，是一种较好的解决非线性方程组的方法。
求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
运筹学论文
- 基于免疫的混合进化算法在全球集装箱重新定位的多目标优化
antforfood.pdf
- 本文介绍了一种新型模拟进化算法蚁群算法该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程，达 到求解组合优化问题的目的 -This article describes a new type of simulated evolutionary algorithm method of ant colony algorithm in the simulation of ant colony search for food through the process of solving combinatorial op
AnApproachToTheNeuralNetworkBasedDataMining
- 针对数据挖掘中的分类问题，本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则，采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u
QuantumEvolutionaryAlgorithm
- 量子进化算法论文，详尽介绍该算法的原理及实验结果-Quantum evolutionary algorithm papers, detailed descr iptions of the principle of the algorithm and experimental results
aaaa
- 基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫 优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa- reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利 用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标 测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
bbbb
- 摘 要:提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA)。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中 同时引入Parzen窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行动更新,使算法向着理想Pareto最优边界搜索。此外,算法基于点在目标空间分况进行克隆选择,有利于得到分布较广的Pareto最优边界,且加快了收敛速度。与已有算法相比, PMEIA在收敛性、多样性,以及解的分布性方面都得到很好的提高。-Abstract:This paperproposed a
华侨大学XFX函数优化平台2017版
- 该2017版软件集成了竞赛争冠系列算法（含单目标寻优、多峰函数寻优、参数估计（拟合）等）和多种差分向量型式的差分进化算法。可对数学函数进行有或无约束优化、多峰函数优化等工作。其中改进竞赛争冠算法是近期本人的研究佳作。与现行优良的进化算法相比，颇具竞争力。(The 2017 version of the software integrates the series of race champion algorithm (including single objective optimization
Differential Evolution
- 差分进化算法Differential Evolution的论文(The original paper of DE)
多目标算法综述
- 多目标进化算法已经成为解决多目标优化问题的主要方法之一。 本文详细介绍了经典的多目标进化算法， 并分析 了各种算法所采取的策略， 给出了各个算法优缺点分析。 讨论了多目标进化算法的应用。