通过定义反转算子, 对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计, 并结合概率近邻初始化方法, 提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法. 该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性, 并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力. 采用C-TSP 问题和TSPLIB 数据库中的多组TSP 问题作为实验用算例, 并将所提出算法与其他5 种智能优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势.

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将Copula 理论引入分布估计算法的研究中, 并在估计概率模型时分两个步骤进行: 1) 估计各变量的边缘分 布函数; 2) 构造经验Copula 函数或正态Copula 函数. 根据Copula 函数和各边缘分布进行采样, 在简化估计模型运算 复杂度的同时, 充分反映了变量之间的关系. 仿真实验验证了该算法的可行性和有效性..

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matlab中存档算法代码TriMOEA-TA＆R 刘益平版权所有 这些是TriMoEA-TA＆R，MMMOP1-6和IGDM的代码，该代码在“刘元平，Gary G. Yen和Gongwei Gong提出，一种使用双归档和复合策略的多模态多目标进化算法”，IEEE Transactions进化计算，2019，23（4），pp.660-674“。 这些代码使用PlatEMOv1.6，该版本发布于“ PlatEMO叶田：进化多目标优化的MATLAB平台[教育论坛]，IEEE计算智能杂志，2017年，第12页第4期：“叶天，程然，张兴义和张耀初。 73-87英寸。 请将所有代码放入PlatEMO的主文件夹中。 然后享受。 请注意，由于Pareto最佳集未保存在通过算法获得的.mat文件中，因此PlatEMO无法计算IGDM。 CalculateIGDM.m中提供了有关如何计算IGDM的示例。 。\ PFPS中提供了MMMOP1-6的帕累托最优前沿和帕累托最优集合的数据。 还包括在“蔡同悦，曲博扬和景亮，使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器，IEEE进化计算交易，2017年和早

进化算法染色体的表示(编码) 候选解构成解空间，也叫表现型空间；将候选解编码成染色体，形成编码空间，也叫基因型空间。 进化算法轮流在这两个空间上进行操作，其中遗传算子工作在编码空间，评价和选择工作在解空间。 Coding space (genotype space) Solution space (phenotype space) Encoding Decoding Genetic Operations Evaluation and Selection

在一些现实生活中的优化问题中，目标通常是不可公度的，并且明确/数学上不可用。 交互式进化计算（IEC）可以有效地解决这些问题。 IEC 在优化系统中使用人工评估。 简单地说，IEC 是一种进化算法 (EA) 类的技术，其适应度函数被人类取代。 在交互式进化中，用户选择一个或多个生存和繁殖（有变异）的个体来构成新一代，IEC 使用两个不同的空间进行搜索。 人类用户根据心理空间中目标与系统输出的距离来评价目标系统的输出。 另一方面，EA 在参数空间中搜索。 可以说，IEC 是基于这两个空间之间的映射，EA 和人工搜索协同工作的优化技术。 也可以从此处获得更多信息，html帮助和有关此工具箱应用程序的三篇论文： http://www.abonyilab.com/software-and-data/easy_iec