用MATLAB开发的差分进化算法的代码，用于差分进化算法求解问题

针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题，提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率，随着迭代的进行自适应调整缩放因子，从而在初期保持种群多样性以避免早熟，并在后期逐步降低变异率，保留优良信息，避免最优解遭到破坏。交叉概率采用动态非线性增加的方法，提高了收敛速度。为了验证算法性能，针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究，并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中。结果表明改进算法的参数辨识精度高，收敛速度也比较快，有效提高了模型建立的精度与效率，为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径。

适合多目标数学模型优化

文章讲述了差分进化的基本思想，提出了新的观点及应用

针对差分进化算法的程序，基于matlab，绝对能够运行，而且生成图形非常好

这个是我自己做的java差分算法的实现，其中有参考C\C++版本。经大量测试证明代码的效率和正确性都很高。欢迎下载。

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···

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

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。

matlab代码，详细的matlab代码，可以放心使用，包含三个源文件