差分进化算法 Python 实现。除此之外，还有这些算法的集合：差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法、鱼群算法

设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的。算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto最优解集的多样性。仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为ο(mn2)(m表示的是目标函数的个数,n是种群的规模)。

内含差分进化算法的五种变异策略

matlab中存档算法代码TriMOEA-TA＆R 刘益平版权所有 这些是TriMoEA-TA＆R，MMMOP1-6和IGDM的代码，该代码在“刘元平，Gary G. Yen和Gongwei Gong提出，一种使用双归档和复合策略的多模态多目标进化算法”，IEEE Transactions进化计算，2019，23（4），pp.660-674“。 这些代码使用PlatEMOv1.6，该版本发布于“ PlatEMO叶田：进化多目标优化的MATLAB平台[教育论坛]，IEEE计算智能杂志，2017年，第12页第4期：“叶天，程然，张兴义和张耀初。 73-87英寸。 请将所有代码放入PlatEMO的主文件夹中。 然后享受。 请注意，由于Pareto最佳集未保存在通过算法获得的.mat文件中，因此PlatEMO无法计算IGDM。 CalculateIGDM.m中提供了有关如何计算IGDM的示例。 。\ PFPS中提供了MMMOP1-6的帕累托最优前沿和帕累托最优集合的数据。 还包括在“蔡同悦，曲博扬和景亮，使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器，IEEE进化计算交易，2017年和早

简单扼要的介绍了进化算法与全局优化的关系，讲解了EAs、GAs、PSO等算法

PyTorch-NEAT NEAT（增强拓扑的神经进化）方法的PyTorch实现，最初是由Kenneth O. Stanley创建的，是进化神经网络的一种有原则的方法。 。 实验 PyTorch-NEAT当前包含三个内置实验：XOR，单极平衡和汽车爬山。 异或实验 使用以下命令运行： python xor_run.py将运行多达150代，初始种群为150个基因组。 当/如果找到解决方案，将显示解决方案网络以及有关试验的统计信息。 随意运行多个试用版-只需​​增加xor_run.py文件中外部for循环的范围即可。 单极平衡 使用以下命令运行： python pole_run.py将运行多达150代，初始种群为150个基因组。 在OpenAI体育馆环境中跑步。 当/如果找到解决方案，则将在OpenAI体育馆中显示解决方案网络以及评估结果。 汽车登山实验 使用以下命令运行： python m

20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间不长，但是现在的研究显示出，蚁群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面有一定优势，表明它是一种有发展前景的算法．

MATLAB 差分进化算法 注释详细 已封装成函数形式 Author: Rainer Storn, Ken Price, Arnold Neumaier, Jim Van Zandt

在本文中，已提出加权差分进化算法（WDE）来解决实值数值优化问题。 当 WDE 的所有参数都是随机确定时，实际上，WDE 没有控制参数，只有图案大小。 WDE 可以解决单峰、多峰、可分离、可扩展和混合问题。 WDE 具有非常快速且非常简单的结构，此外，由于其非递归性，它可以并行化。 WDE具有很强的探索和开发能力。 在本文中，WDE 在解决 CEC'2013 问题方面的成功与 4 个不同的 EA（即 CS、ABC、JADE 和 BSA）进行了统计比较。 一个 3D 几何优化问题（即 GPS 网络调整问题）和 4 个受约束的工程设计问题被用来检验 WDE 解决现实世界问题的能力。 从执行的测试中获得的结果表明，总的来说，WDE 解决问题的成功率在统计上优于本文中使用的比较算法。

多目标进化算法及其应用研究多目标进化算法及其应用研究