为解决多机风电并网系统的稳定性问题，提出在风电并网系统的同步发电机（SG）中安装电力系统稳定器（PSS），利用差分进化算法解决SG中自动电压调节器（AVR）和PSS参数的最优调节问题。在有、无PSS以及是否使用差分进化法的各种情况下对风电并网系统稳定性进行了研究分析，研究表明通过差分进化法的协同调节使含AVR和PSS的风电并网系统有良好的阻尼作用，能减少发电机转子角差振荡，提高电压稳定性，通过仿真结果对比可知差分进化法可使并网系统稳定性明显提高。

图像阈值处理是图像分析和模式识别中最重要的任务之一。 在此代码中，实现了多级图像阈值算法。 该算法基于图像直方图的模糊划分，并通过差分进化优化定义的模糊熵度量以获得最佳阈值。 该算法在： S.Sarkar、S.Paul、R.Burman、S.Das、SSChaudhuri，“使用差分进化的基于模糊熵的多级图像阈值”，在第 5 届 Swarm、进化和模因计算国际会议 (SEMCCO) 上发表演讲2014. 即将出版。 如果你使用它，请引用这篇论文。

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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。

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【WSN布局】基于差分进化策略结合杂草算法实现WSN节点优化部署matlab源码

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。

针对传统狼群算法（WPA）存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题，提出一种基于差分进化的改进狼群算法（DWPA）。首先，通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分进化策略等对传统狼群算法进行了改进，在降低算法计算耗费的同时提高了算法的全局搜索能力；然后，运用马尔可夫链理论证明了DWPA的收敛性；最后，对13个测试函数进行寻优测试，并与WPA等四种算法进行对比分析。测试结果表明，DWPA具有良好的鲁棒性和全局搜索能力，在求解多峰、高维、不可分函数方面的寻优能力尤为突出。

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