提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法。该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小，增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作，以提高种群多样性，增强差分进化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型Benchmarks函数进行了测试，实验结果表明，该方法能有效避免早熟收敛，显著提高算法的全局搜索能力。

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【布局优化】基于差分进化算法的无线传感器网(WSN)覆盖优化

针对0-1任务规划模型存在维数灾维的问题，提出了一种基于改进差分进化算法的整数任务分配算法。将任务分配的0-1规划模型转化整数规划模型，不仅大幅降低了优化变量的维数，还减小了整式约束条件；将差分进化算法常用的变异算子DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin结合起来组成新的变异算子，使得DE既保持了种群的多样性，又有较快的收敛速度和搜索精度，并用改进的差分进化算法求解整数规划；通过典型的任务分配实例验证了该算法在优化大规模任务分配的有效性和快速性。

简要介绍了稳定分布统计特性，推导了一种适用于α稳定分布噪声下盲信号分离的算法。该算法采用差分进化算法对目标函数自动寻优，求得分离矩阵，从而分离出信号。仿真结果表明：该算法分数低阶α稳定分布背景噪声条件下具有良好的分离效果。

【布局优化】基于差分进化算法求解电力负荷分配matlab源码.md

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法，解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题；提出改进的自适应交替变异算子，提高算法的搜索性能；提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件，并对差分进化算法的选择算子进行改进，提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。

【预测模型】基于差分进化算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码.zip

多目标进化算法matlab代码sy-e 从原始存储库分叉 SyR-e 是一种 Matlab/Octave 代码，用于通过有限元分析和多目标优化算法设计同步磁阻电机。 它需要安装 Matlab/Octave 和 FEMM 软件。 推荐的 FEMM 版本是 2013 年 11 月 15 日发布的 4.2。Matlab/Octave 脚本将同步磁阻电机的参数化绘图实现为 .fem 文件，由 FEMM 软件进行分析。 在对机器进行有限元分析 (FEA) 后，将主要结果传递给 Matlab/Octave。 这既可用于借助多目标优化算法进行设计优化，也可用于后处理阶段的机器详细分析。 特性 同步磁阻电机的自动化设计 多目标差分演化 FEMM 和 XFEMM 支持 兼容 Matlab/Octave 语言 多核 PC 上的并行计算 跨平台 (Win/Linux) 功能

“厂网分开,竞价上网”是我国电力市场的发展趋势,而在我国电力市场迅速发展的同时,发展过程中难免出现一些问题。作为人们日常生活不可缺少的物质保障,电力资源必须实现有效的配置,这就势必要引入市场竞争机制,将电力当作商品进行交易,以此来满足我国居民的正常生活用电需求,同时也要保证工业和第三产业的稳定发展。通过建立电力市场竞价的数学模型,选取合适的目标函数,找准约束条件。同时采用Matlab软件进行数据分析,由DE算法得到的解均优于另2种算法所得到的解,仅最优解与EP相近。同时该算法得到的解偏差仅为0.09%,均优于其他2种算法。