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差分进化经典改进算法，CODE源代码 Differential Evolution with Composite Trial Vector Generation Strategies and Control Parameter 文章中算法的MATLAB代码

课件

建材行业基金持仓专题：重申板块《分化与进化》，把握结构性机会.pdf

本算法主要用于轴承振动信号处理，其作用是自适应的定位轴承故障响应所处的频带，确定出中心频率和带宽，继而构造出最优的带通滤波器。

基于分解的多目标进化优化，张青富经典论文代码，MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition Qingfu Zhang, Senior Member, IEEE, and Hui Li

该工具集包含以下文件： 1) MODEparam.m 生成运行 MODE 优化算法所需的参数。 2) MODE.m 运行优化算法。 它实现了基于差分进化 (DE) 算法的基本多目标优化算法： “Storn, R., Price, K., 1997。差分进化：一种简单有效的连续空间全局优化启发式方法。全球优化杂志 11, 341 – 359。” 当一个目标被优化时，标准 DE 运行； 如果优化了两个或多个目标，则使用优势关系执行 DE 算法中的贪婪选择步骤。 3) CostFuntion.m 要优化的成本函数。

Pareto存档进化策略算法（The Pareto Archived Evolution Strategy）

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。