本例是用C#写的Windows窗口应用程序,显示差分进化算法的结果显示,可以在程序界面调节不同参数对算法结果的影响,比如,种群规模,缩放因子,交叉概率···
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python代码随处可见,利用python进行相关的操作和实现时每一个python入门者必不可少的内容,这里利用python 的相关知识,简单的进行了实验,希望对大家有所帮助
2021-04-27 10:18:29 4KB PYTHON DE
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利用智能优化算法中启发式搜索算法-差分进化算法来优化支持向量机SVM的参数,使其性能更优,通过MATLAB实现。
2021-04-24 22:18:05 5KB 差分进化优化SVM
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matlab代码,详细的matlab代码,可以放心使用,包含三个源文件
2021-04-24 14:59:56 2KB 差分进化
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差分进化由于其算法简单、收敛速度快,所需领域知识少而受到关注。通常,根据优化问题的约束条件差分进化算法需要进行变量上、下界的限制。本文提出利用IIR滤波器零极点特性来进行IIR滤波器设计,采用复数编码降低了变量的维度,并在设计IIR滤波器时不需要对变量范围进行约束,同时利用超出边界的解进行变异操作,以达到更加快速精确的收敛到全局最优解的目的。
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:为了更好地提高并行差分进化算法的求解精度和计算效率,实现适用于解决多种优化问题的鲁棒性 算法,提出了一种多种群多策略的并行差分进化算法。该算法将种群划分为多个子种群,不同的子种群分别 采用不同的差分进化策略。多个子种群各自独立进化,互不干扰,每隔一定代数才进行种群间的通信交流。 通过利用多种群实现多种优化策略,并采用并行方式,使得算法可以采用不同的优化策略进行搜索,更加节省 计算时间。数值实验结果表明,该算法在求解不同类型的优化问题时都具有良好的计算能力和效率。 关键词:多种群;多策略;并行;差分进化
2021-04-23 14:51:34 1.87MB 多种群; 多策略; 并行; 差分进化
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差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法,该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法,与前面的启发式算法,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。
2021-04-20 16:03:01 1KB DE
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Enhancing differential evolution with random neighbors based strategy (RNDE) 算法matlab代码
2021-04-15 19:07:07 3KB DE算法 差分进化算法 matlab
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研究生期间自写的Matlab代码,用差分进化算法求解静态作业车间调度问题,资源中分为算法、编解码、画甘特图三个文件。代码中写了部分注释,方便学习交流。
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差分进化算法是一类当前较有实力的实参随机优化算法,已成功解决很多实际问题.由于算法结构简单易于执行,控制参数少且有较强的搜索能力,差分进化算法吸引了众多进化算法学者的关注.本文概述了差分进化算法的基本概念,综述了差分进化算法的主要变体,讨论它们的优缺点,并指出下一步的改进方向.
2021-04-10 10:52:42 435KB 进化算法;差分进化算法;启发式
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