针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点, 提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时, 首先将最优果蝇个体复制M个; 然后对复制的最优果蝇个体进行扰动, 按一定的概率P执行高斯变异操作; 最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优, 从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明, FOAAM算法具有更好的全局搜索能力, 在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA算法有较大的提高。

针对粒子群算法的早熟收敛问题，提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值，根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力，增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明，新算法的全局搜索能力有了明显的提高，有效避免了早熟收敛问题。

chromVAR：染色质跨区域变异（基因组！）

此为对粒子群算法的改进，采用高斯混沌变异，效果优于原算法

【优化求解】基于变异策略的改进型花朵授粉算法FPAmatlab源码.zip

差异缺失分析 差异缺失分析可捕获单细胞RNA测序数据中的生物学变异 单细胞RNA测序数据的特征是具有大量的零计数，但是越来越多的证据表明这些零反映了生物变异而不是技术伪像。 我们提出了差异缺失分析（DDA），以鉴定单细胞RNA测序数据中生物变异的影响。 使用16个公开可用的模拟数据集，我们显示DDA可以准确地检测生物变异，并且可以比依赖计数的方法更可靠地评估转录本的相对丰度。 可从获得DDA。 可以在此处找到相关手稿图形的脚本，功能和源数据。 此外，从原始数据矩阵中的Seurat对象开始，描述了DDA的两个小插曲 可以在bioRxiv上找到手稿的预印本： ://doi.org/10.1101/2021.02.01.42929187 可以在一个闪亮的应用程序中交互式地浏览结果： : :

本文通过遗传算法解决基本的无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码的遗传算法，通过种群初始化，选择，交叉，变异等操作最终得到车辆配送的最短路径。通过MATLAB仿真结果可知，通过遗传算法配送的路径为61.5000km,比随机配送路径67km缩短了5.5km。此结果表明遗传算法可以有效的求解VRP问题。

基于pso_lssvm的预测程序，直接可用，可以出图，可以修改。加入了粒子变异、权值的递减策略（去掉%就行了）。注意：excel记得放对位置

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.