此方法在解决一般单目标优化问题的效果不错 该算法是基于文献--JADE: Adaptive Differential Evolution with Optional External Archive 想更加仔细了解则去下载这篇文章了解！ 使用步骤： 1.在运行主程序JADE_RunTest.m 2.在命令窗口依次输入每个测试函数地区间范围和维度，具体地维度参考上述这篇文章 3. 其中 Input the upper bound:-----测试函数地决策空间x的上界 Input the lower bound:--------测试函数地决策空间x的下届 Input the Gen:----------------迭代次数 Input the type of TestFuntion:------------测试函数类型，在测试函数中总共写了13种测试函数，type==1则是第一种，对应的是算法JADE中对应测试集的第一种，依次输入3则是第三种...... 注：在命令窗口输入上界的值后回车，直到全部输完！建议下载JADE这篇文章，不然不知道测试集的维度和决策空间范围

【人工大猩猩部队优化算法】基于人工大猩猩部队优化算法求解单目标优化问题（GTO）含Matlab源码

DA算法的主要灵感来源于自然界中蜻蜓的静态和动态集群行为。 优化、探索和开发的两个基本阶段是通过模拟蜻蜓在导航、寻找食物和避开敌人时动态或统计地聚集时的社交互动而设计的。 这是论文的源代码： Seyedali Mirjalili，“蜻蜓算法：解决单目标、离散和多目标问题的新元启发式优化技术”，神经计算与应用，印刷中，2015 年，DOI： http : //dx.doi.org /10.1007/s00521-015-1920-1 链接： http : //link.springer.com/article/10.1007/s00521-015-1920-1 如果您无法访问该论文，请给我发送电子邮件至 ali.mirjalili@gmail.com，我会将论文发送给您。 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/DA.html 该算法的 Mat

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仿真

19年的优化数学建模，基于遗传算法的，还需要进一步完善。

利用pytho的定义函数的形式编写粒子群算法在单目标优化中的应用

此代码是关于自适应突变策略与参数的差分进化算法(HSDE)，该算法与于2016提出的，在测试单目标性能上是非常不错的。文献来源于：A new differential evolution algorithm with a hybrid mutation operator and self-adapting control parameters for global optimization problems

【智能优化算法】基于帝国竞争算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip

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