基于分解的多目标遗传进化算法源程序，

(马化腾)创建生物型组织 让企业组织自我进化

进化算法（EA）是一种随机优化方法，在过去的几十年中，经证明它们能有效解决许多现实难题。 但是直到现在，我们仍然缺乏有效的方法来表示和研究它们在各种环境中的集体行为，这对于进化计算的研究人员和工程师更好地理解算法非常有用。 本文是解决上述问题的初步方法。 我们尝试通过一种称为特征学习的方法来分析EA的一代式集体行为。 提出了一种基于慢特征分析（SFA）的无监督特征学习框架，用于从不同适应度环境下的多个EA的世代集体行为数据中提取判别特征，目的是找出搜索行为之间是否存在差异。在同一健身环境中运行的不同EA的数量； 以及在不同适应度环境下运行的一种算法的行为之间是否存在差异。 此外，还研究了健身环境与EA搜索行为之间的关系。 在实验中，选择了几种典型的EA和具有典型景观的经典基准功能作为研究对象。 在提取的特征空间中可视化并比较了各种EA的集体行为。

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

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基于蚁群算法的特点进行单目标优化，将其信息素作为选择概率。这里增加了，最优选择，把每次的最小值保存下来，且内含标准测试集，适合用于改进研究。

此代码编写了最新的一种种群框架，采用判断阈值执行不同的种群演变方式。其中利用到宏参数与为参数纪念性调控种群，然后比较好的平衡种群多样性。代码内涵操作说明和测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017,适用于改进！

该资源是最新2022年差分进化算法处理单目标优化的文章代码还原，内包含测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017/标准测试集，其都可以采用该算法优化

针对水库群供水优化调度问题,介绍了一种改进的协同进化遗传算法。该算法针对求解高维、复杂的水库群优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,建立了相应的罚因子的评价机制,生成了两类进化子种群,运用改进遗传算法同时对不同种群进行操作,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算结果表明,用该算法求解水库群供水优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高。

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