差分进化算法由 Storn 和 Price 于 1995 年首次提出，是一种基于群体的高效启发式全局优化搜索算法，主要用于求解实数优化问题。差分进化算法属于进化算法，在神经网络参数优化等方面有着重要应用。

EPSDE的代码；附2014和2017数据集。 EPSDE一种参数集合和变异策略的差分进化算法(Differential evolution algorithm with ensemble of parameters and mutation strategies),2011年Mallipeddi等提出基于参数集成和变异策略的差分进化算法（EPSDE）;在EPSDE中，不同的突变策略池与每个控制参数的值池在整个进化过程中共存，并竞争产生后代。 [1]MALLIPEDDI R, SUGANTHAN P N, PAN Q K, et al. Differential evolution algorithm with ensemble of parameters and mutation strategies [J]. Applied Soft Computing, 2011, 11(2): 1679-96.

【优化预测】差分进化算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1315期】.zip

差分进化算法是最近兴起的一类启发式算法，其高效的进化策略与规则为生产、调度等问题提供确实可行的方案。

https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.12.065 MATLAB源码 结合SHADE和IDE两个算法进行分层运算

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

此代码编写了最新的一种种群框架，采用判断阈值执行不同的种群演变方式。其中利用到宏参数与为参数纪念性调控种群，然后比较好的平衡种群多样性。代码内涵操作说明和测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017,适用于改进！

该资源是最新2022年差分进化算法处理单目标优化的文章代码还原，内包含测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017/标准测试集，其都可以采用该算法优化

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

标准差分进化算法多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现