EPSDE的代码；附2014和2017数据集。 EPSDE一种参数集合和变异策略的差分进化算法(Differential evolution algorithm with ensemble of parameters and mutation strategies),2011年Mallipeddi等提出基于参数集成和变异策略的差分进化算法（EPSDE）;在EPSDE中，不同的突变策略池与每个控制参数的值池在整个进化过程中共存，并竞争产生后代。 [1]MALLIPEDDI R, SUGANTHAN P N, PAN Q K, et al. Differential evolution algorithm with ensemble of parameters and mutation strategies [J]. Applied Soft Computing, 2011, 11(2): 1679-96.

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度，提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化，并且将混沌变异操作引入其中，加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试，仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比，全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。

【优化预测】差分进化算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1315期】.zip

matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中

差分进化算法是最近兴起的一类启发式算法，其高效的进化策略与规则为生产、调度等问题提供确实可行的方案。

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matlab +人口增长代码囚徒困境作为癌症模型 作者：Jeffrey West，日期：2016年2月29日 刊物 此代码或在此框架之上开发的代码已在以下出版物中使用： 如何使用： 编写此代码是为了在MatLab中使用，main.m是可执行文件，buildA.m，buildQ.m，checkMutation.m，choiceBirthType.m，chooseDeathType.m是main.m可执行文件使用的函数。 参数 该代码运行进化动力学仿真，这是一个恒定的种群过程（N =竞争的细胞数=恒定）。 选择压力w在0（无选择，等同于Moran过程）和1（完全选择压力：囚徒困境的最大影响）之间变化。 这个简单的模型包含两个表型（健康，癌症），总共由2 ^ b个遗传类型组成，其中b是每个细胞“数字基因组”的位长。 例如，对于b = 4，有16种遗传类型可以分为11种健康和5种癌症类型。 该代码运行一次随机模拟并绘制结果。

在机器学习中，特征选择是对模型结果的优化和对特征的分析，无论是做机器学习分类或者回归模型，都可适用；在这里我使用（python）遗传算法对特征进行分析，然后选取最优特征建立机器学习回归模型。

https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.12.065 MATLAB源码 结合SHADE和IDE两个算法进行分层运算

公司技术分享资料，介绍了APP开发技术的演进历程