为了有效解决动态多目标优化问题,文中提出了一种新的基于预测策略的动态多目标免疫优化算法.该算法首先采用相似性检测算子较好地检测到环境的变化.同时利用前几个时刻的最优非支配抗体解集建立新的预测模型来预测产生新时刻的初始抗体种群,进一步提高了算法对环境变化的反应能力.此外,通过引入基于两种不同的父代个体选择策略而改进的差分交叉算子来加快算法的收敛速度.文中采用几个典型的标准测试问题验证算法的有效性,实验结果表明,提出的相似性检测算子的预测模型可以提高算法的跟踪能力,而改进的差分交叉算子能够提高算法的收敛性能.

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程序性能调优技巧(数据优化和算法优化,ByChinasei) 版权所有 郭可华 很实用的技巧，适合学习！

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使用matlab语言编程的粒子群算法对含分布式电源的配电网进行多目标优化

分享了科莫多巨蜥算法Komodo Mlipir Algorithm源代码及其原文，更多算法可进入空间查看

matlab代码粒子群算法粒子群选择 ParticleSwarmOpt是使用微粒群优化算法（由）开发的优化工具。 不需要工具箱。 将路径添加到您的Matlab，然后就可以使用它了。 该代码无法执行离散搜索，也不支持多目标优化。 对于文本功能，请检查此网站： 执照 麻省理工学院

matlab精度检验代码BLEAQ2 版本于2017年4月22日上传 基于二次近似的双层进化算法的自述文件-版本2 快速执行指令： 在ulExternalProblem.m中编写上层优化任务 在llExternalProblem.m中编写较低级别的优化任务 xu和xl分别是上层和下层决策向量 在externalProblem.m中提供问题和算法参数 执行为：externalProblem（） 编写代码是为了在两个级别上实现最大化。 可行性为g（x）<= 0和h（x）= 0。 该代码还允许在更高级别处理多个目标。 在externalProblemMulti.m中检查示例实现 BLEAQ2 BLEAQ2是用于非线性双层优化问题的高效计算进化算法的第二版。 可从以下论文中找到有关该算法工作的更多信息。 Sinha，Ankur，Zhichao Lu，Kalyanmoy Deb和Pekka Malo，“基于多重映射的迭代逼近的双层优化”。 Journal of Heuristics（2019即将出版）。 Sinha，Ankur，Zhichao Lu，Kalyanmoy Deb和Pekka Mal