里面包含了有精英蚂蚁系统和无精英蚂蚁系统，自己编写的程序，能够正常运行。

此算法是结合了多突变方式和采用约束处理技术--伊布希罗值约束处理技术来进行处理，得到的效果比较好，适合用于改进做约束优化的处理。 对于代码的使用，在工作窗口首先输入种群数（通常采用50-100），迭代次数1000以上，type指的是函数文件夹ConFitness_1对应的类型，测不同的type时，把之前的type对应的边界xmin,xmax注释，打开相应的变量类型的边界！

针对电动汽车充换储一体化电站(CSSIS)与微电网所有权不同的微电网经济运行问题，建立基于Stackelberg博弈的双层优化调度模型。上层微电网作为领导者，以自身收益最大为目标函数，制定与下层CSSIS进行电能交易的内部电价；下层CSSIS作为跟随者，根据内部电价调整自身充、放电计划，以最大化自身收益。采用差分进化算法和Gurobi软件分别对上、下层优化问题进行求解，得到最优内部电价和CSSIS的最优充、放电计划。仿真算例表明，所提算法可以有效求解微电网与CSSIS交互的均衡策略，不仅能同时提高两者收益，还能更有效地利用CSSIS资源。

有关更多信息，请参见以下链接： http://yarpiz.com/59/ypea121-mopso

matlab代码粒子群算法进化计算 解决NP难题的进化计算技术。 我已经用进化计算技术解决了两个计算难题 石化行业的生产计划 作业车间调度问题（JSSP） 随着进化计算技术的最新发展，我尝试编写新方法，例如人工蜂群（ABC）和基于教学学习的优化（TLBO） 一个典型的文件夹包含各种阅读材料，问题说明和执行代码所需的MATLAB文件。 （数据文件，功能文件，主文件） 下载完整版本的IBM ILGO Optimization Studio 下载GAMS NEOS解算器- Suganthan Group教授的代码 Kotecha Group的公开代码 进化计算大会 IEEE群体智能研讨会（IEEE SIS） 遗传与进化计算会议（GECCO 2019） 来自Mirjalili教授的公开代码 Kalyanmoy Deb教授的代码（与报告） 板块 MATLAB命令 linprog-LP intlinprog-整数线性编程（包括连续变量） SQP的fmincon fnesearch的BFGS Nealder-MEAD fminunc nonDominatedRank-排序非主导解决方案（旧版本，较新

面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量为约束条件,提出基于进化多目标优化算法(NSGA-Ⅲ, MOEA/D)求解方法,寻求微服务序列在不同资源中心的实例组合部署与调度策略。通过真实数据集实验对比,在全部满足用户服务请求的约束下,该策略比传统微服务组合调度策略的计算、存储资源平均空闲率和微服务实际空闲率要分别低13.21%、5.2%和16.67%。

皇后 通过Python中的分布式进化算法（DEAP）库，使用遗传算法解决N皇后问题。

本资源为差分进化算法C++的实现，在头文件里进行声明和定义，可直接调用，代码都用中文进行详细的注释。

1、MOEA/D-FD是一种求解动态多目标优化问题的新算法，在动态多目标优化问题中，多目标函数和/或约束可能会随时间变化，这就需要多目标优化算法跟踪运动的Pareto最优解和/或Pareto最优前沿。当检测到环境变化时，设计一阶差分模型来预测一定数量Pareto最优解的新位置。另外，旧的pareto最优解的一部分被保留到新种群中。将预测模型融合到基于分解的多目标进化算法中，求解动态多目标优化问题。通过这种方式，可以更快地跟踪更改后的POS或POF。该算法在多个具有不同动态特性和难度的典型基准问题上进行了测试。实验结果表明，该算法在求解动态多目标优化问题时具有较好的性能。 2、文件夹中包括了该算法的论和相关Matlab代码的实现。

职场动物进化手册，附带个人读后笔记，文字版。 其以寓言体故事真实再现了具有中国特色的职场现状。 读这本书有助于刚进入职场的年轻动物更快的成熟起来,成为既能有效保护自己,又能为企 业创造更大价值的猎狗。但也仅此而已,如果年轻动物最终目标是成为肥猫一样的老板,此 书不仅不能为你指出一条道路,最大的可能是会让你误入岐途。