利用c#语言实现协方差矩阵、相关系数矩阵及他们的特征值计算，可执行源码。

遗传算法python框架，全中文注释。亲测内置nsga2,nsga3速度超过同等情况下的c++以及java。python版遗传算法工具箱，支持已知的单目标，多目标遗传算子。

提出基于改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的社区电动汽车充电站优化充电策略。首先，以电动汽车充电容量和配电变压器容量限制为约束条件，构建以单位电量充电费用最少、电网侧负荷方差最小为目标的电动汽车充电站多目标充电模型；然后，针对传统NSGA-Ⅱ存在的难以生成满足约束条件的初始种群、Pareto解集分布不均和最优解性能不高的缺点，提出改进初始种群生成和拥挤度比较算子相结合的NSGA-Ⅱ对模型进行求解，并采用基于信息熵的序数偏好法从最终Pareto解集中选择最优折中充电方案；最后，通过算例仿真验证了所提算法的有效性，表明改进NSGA-Ⅱ能在较大程度上提高电网侧的负荷水平和用户的充电性价比。

移动方差v=movingvar(x,m) x 是时间序列。 m 是窗口长度。 v 是方差。 阿斯拉克·格林斯特德（Aslak Grinsted）2005

粒子群算法在多目标优化问题中的应用，基于软件MATLAB实现

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