该资源使用了差分进化算法解决TSP问题，内包含两两城市间的距离、最优路径图、个体的路径长度的三个子函数，读者只需要根据自己的需要修改主函数的城市坐标即可！

NSGA-Ⅱ（实数编码） gen=500 ， pop=500 ，n=12，var-domain=[0,1]，fun=3； Convergence metric ????

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：协同进化遗传算法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

针对共享汽车运营中车辆与客户匹配率低的问题，文中对汽车停放网点的选址位置及网点建设规模进行了优化设计。通过引入差分进化算法，对传统的人工鱼群算法进行改进，将人工鱼群划分为开发集与探索集。开发集与探索集间使用不同的步长和视野参数，实现了鱼群差异化的并行进化，提升了算法对于最优值的搜索能力。通过引入判定概率，改变原有的聚群、追尾方式，实现开发集与共享集间信息的高效互通，降低算法的运算复杂度。最终基于实际共享汽车的运营数据，测试网点的优化方案。结果表明，在有限的网点建设成本下，该算法可以改善67%的供求差。此外，改进算法的平均运行时间为56.25 s，而传统算法的运行时间为89.35 s，运行效率显著提升。

针对不确定多目标柔性作业车间调度问题,将工序加工时间采用区间数表示,以区间最大完工时间和区间机器总负荷为优化目标,构建多目标区间柔性作业车间调度模型,并设计一种多目标进化优化算法对该模型进行求解.算法采用混合策略生成初始化种群,并采用贪婪插入法对染色体进行解码,通过基于可能度的占优关系评价个体性能,将区间目标归一化结合拥挤距离反映优化解的分布情况.实验结果验证了所提出算法的有效性.

采用差分进化算法（Differential Evolution）优化LSTM回归预测，全中文注释，内置数据集，可以matlab2019上直接运行（已测试）

基于分解的多目标进化算法(具有动态资源分配 (DRA) 的 MOEA/D) Decomposition Based Multi Objective Evolutionary Algorithm 代码是基于基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）的思想和资源分配策略开发的。资源分配策略用于为 MOEA/D 中所需的子问题分配计算资源。 Mohaideen abdul kadhar K (2022)。基于分解的多目标进化算法

MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法MO-NILM: A multi-objective evolutionary algorithm for NILM [1] Machlev, R.、Belikov, J.、Beck, Y. 和 Levron, Y. (2019)。MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法。Energy and Buildings, 199, 134-144. ‏ [ 2] Tian, Y., Cheng, R., Zhang, X., & Jin, Y. (2017)。PlatEMO：用于进化多目标优化的 MATLAB 平台 [教育论坛]。IEEE 计算智能杂志，12(4)，73-87。

在多目标进化算法中，时间复杂度过高是普遍的问题，特别是三个目标函数以上时，解的等级分配占用了过多的运算时间。针对三目标问题，利用帕累托支配关系，对解的等级分配进行研究，发现经典的等级排序及分配方法存在一定的冗余操作，需对全部的解先排序后，才能再分配等级并选择下一代，造成部分不必要的运算。为减少该冗余，利用帕累托非支配关系结合差分进化，实现高效三目标进化算法。算法每次迭代对种群中最高等级的个体进行计算，在分配等级同时进行选择后代个体操作，当后代种群生成时便跳出计算，从而减少个体的计算数量，降低运算量；同时给出该方法的相关理论分析和证明过程。针对一系列三目标优化问题，将提出方法与著名排序方法NSGAⅡ及近年来优秀的ENS方法进行对比实验。仿真实验结果表明，提出方法在时间复杂度和收敛速度上优于经典方法，稍差于ENS方法。在标准测试函数DTLZ1-DTLZ6的性能上，提出方法近似于ENS方法，优于NSGAⅡ算法，从而验证了提出方法的有效性和正确性。

paradiseo启发式优化框架