主要是由2006年发表的文章-A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition 中文翻译版本，需要自取

为扩展量子智能算法的研究领域,根据模拟退火算法的思想,提出量子模拟退火算法(QSA).定义了量子染色体相位邻域空间,缩小了算法搜索范围;引入信息熵的概念,避免了搜索的盲目性;给出一个量子的旋转角增量的表达式,简化了计算过程;采用Boltzmann概率分布原则接受新解,提高了算法的搜索性能;同时增加了量子变异操作和量子随机行为,可以防止算法早熟现象.研究结果表明:该算法具有较强的全局收敛性和搜索能力.

改进的基于分解的多目标进化算法在天线设计中的应用

差分进化算法解决特征选择问题，差分进化算法解决特征选择问题，Differential evolution algorithm to solve the problem of feature selection,Differential evolution algorithm to solve the problem of feature selection,

与传统算法相比，进化算法的特点是群体搜索。进化算法已经被成功地应用于解决复杂 的组合优化问题、图像处理，人工智能、机器学习等领域。但是进化算法存在的问题和缺陷也不能忽视，如早熟、收敛速度慢等。利用思维进化算法的基本思想对于神经网络进行优化。

讲述遗传算法的课件，生动形象

里面有个英文手册，我自己测试过，可以使用。 翻译手册里的步骤如下： 1.解压缩后，文件夹MOEA_SPEA2_MATLAB里面会有个source文件夹，再把source里的文件都拷贝到根目录。 2.将MOEA_SPEA2_MATLAB放在MATLAB的toolbox文件夹下，打开MATLAB，然后set path，之后将current directory定位到：D:\MATLAB7\toolbox\MOEA_SPEA2_MATLAB(这是我的存放地点) 3.首先运行build_spea2.m产生spea2.dll，这样就可以使用SPEA2算法啦 4.打开demo_moea.m，运行一下Demo看看，成功的话就说明可以放心使用这个算法了。 5.实验自己的用例：demo_funct.m里的函数更改成自己的就可以。

差分进化算法（differential-evolution）的MATLAB实现代码 差分进化算法 MATLAB实现代码 优化搜索算法

标准的差分进化算法matlab代码，需要测试函数运行，注释清除

根据混沌理论关于进化与混沌的关系, 设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“ 尺度 收缩” 的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的 有效实现; 而采用“ 尺度收缩” 策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值, 提高了算法性能,是解 决优化问题的有效方法。