MATLAB 粘贴代码 - 一种画相同运算时间下不同算法迭代进化图的精确方法 由于不同算法在相同运算时间下的迭代次数不同，使用常规画图函数很难画出来，因此，可以先用这个代码运行出最初的画图结果，然后通过在matlab中选择编辑图，去掉X的曲线， 复制图片粘贴至visio，取消组合，把曲线横向拉至相同长度然后组合即可。这种方法绘制的图形保持了绝对精确，而且不用对数据进行任何处理。

KNOX基因家族编码在植物发育和生理过程中具有多种功能的转录调节因子。 在这项研究中，对白杨（Populustrichocarpa）和水稻（Oryza sativa L. ssp。japonica）的KNOX基因进行了全基因组比较分析。 通过综合计算分析，考虑到基因结构，系统发育和保守基序，分别在杨树和水稻中鉴定出15和13个KNOX基因。 将这些KNOX基因进一步分为3组。 杨树基因POPTR_0012s04040和水稻基因LOC_Os03g47042和LOC_Os03g47022与KNATM一起被归类为一组新的无同源框域的KNOX基因，它们在植物发育和多能性中发挥着潜在的作用。 单子叶植物（大米）中KNATM同源物的鉴定为在KNOX系统发育中提出将MENOX基因与HOMEOBOX基因进行古老改组提供了有力支持。 利用亚细胞定位信息，GO（基因本体论）和表达谱分析，提出了水稻和杨树中的KNOX基因的功能与拟南芥中的成员相似。 我们的观察结果可能为将来水稻和杨树中KNOX基因的功能分析奠定基础，从而揭示它们在细胞多能性中的生物学作用。

讨论一种数值求解奇异摄动问题的高精度有理谱配点法。用sinh变换的有理谱配点法使Chebyshev节点在边界层处加密，只需较少的节点即可达到较高的精度。为了获得sinh变换中边界层的宽度，设计了一个以误差最小为目标函数的无约束的非线性优化问题，并给出了求解该优化问题的差分进化算法。数值实验表明，与其他的智能算法和传统的优化算法相比，差分进化算法在sinh变换中的参数优化方面具有明显的优势。

骨架差分进化算法能够较好规避差分进化算法控制参数和变异策略选择问题。针对基于双变异策略的经典骨架差分算法（MGBDE）没有根据个体进化差异选择适合的变异策略和考虑早熟收敛的问题，提出一种改进算法。该算法引入变异策略选择因子，并借鉴自适应差分进化算法的设计思想，将选择因子随个体共同参与进化，使个体执行当前最为适合的变异策略，克服原始算法进化过程的盲目性，同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点；该算法加入停滞扰动策略，降低陷入局部最优的风险。采用18个标准测试函数进行实验，结果表明，新算法在收敛精度、收敛速度和顽健性上整体优于多种同类骨架算法以及知名的差分进化算法。

cocos2dx 3.2的游戏源码，自己模仿游戏写的代码，效果和原版基本一致，希望大家喜欢

DDEA-SE 使用选择性代理集合的离线数据驱动的进化优化 王递，金耀初，孙超丽，约翰·多尔蒂，使用选择性代理集成的脱机数据驱动的进化优化，关于进化计算的IEEE事务，已被接受。

针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验，结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。

以双馈型风电机组为研究对象，建立以风电无功功率、并联电容器投运组数为优化变量，以电压稳定性最好、电压偏差最小和有功网损最小为目标的无功优化模型。在对差分进化方法进行改进的基础上，研究基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化算法。在IEEE 33节点系统中进行算例测试，结果验证了无功优化算法的有效性，合理调度双馈风力发电机有利于配电网的运行优化与电能质量的改善。

matlab实现差分进化算法(DE)，可以正常运行，请放心食用哦。

提出一种定向多尺度变异克隆选择优化算法. 为了实现抗体间信息共享, 算法利用定向进化机制引导抗体向着抗体群最优解区域逼近. 采用多尺度高斯变异机制, 在算法初期利用大尺度振荡变异实现了全局最优解空间的快速定位. 随着适应值的提升, 小尺度变异会随之减低, 使得算法在进化后期通过小尺度变异完成局部精确解的搜索. 将算法应用到5 个经典函数优化问题, 结果表明, 该算法不仅具有更快的收敛速度, 而且全局解搜索能力和稳定性均有显著提高.