差分进化算法 差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)是一种高效的全局优化算法。它也是基于群体的启发式搜索算法，群中的每个个体对应一个解向量。 简单来说DE算法可用于求函数的极值点，例如：函数 求得极值点在(512.95, 404.43) 作者：Light-V

变异(Mutation) 交叉(Crossover) 选择(Selection) 遗传操作 算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择 *

nsga ii算法代码MATLAB 演示“工具箱” 多目标优化的差分进化 这些代码是由（）在其理学硕士期间开发的。 在（）教授的指导下，在米纳斯吉拉斯州联邦大学就读。 Octave-Matlab文件夹包含Octave的实现（也应在Matlab上工作）。 实现了以下算法： 后验方法（无首选项）： – DEMO [1]：具有非支配排序的常规DEMO； – IBEA [2]：使用指标代替DEMO。 先验的或交互式的（具有首选项）： – R-DEMO [3]：R-NSGA-II，但改用DEMO； – PBEA [4]：IBEA，但使用参考点； – PAR-DEMO（nds）[5]：我们提出的使用非支配排序的方法； – PAR-DEMO（ε）[5]：相同的方法，但使用指示符。 Fillipe的理学硕士论文可用，并包含了多目标优化和基于偏好的方法的广泛评论。 它还包含对基于首选项的自适应兴趣区域（PAR）框架的更广泛的描述和讨论。 如果您以任何方式使用这些代码，请引用我们的论文[5]： @article{Goulart2016, doi = {10.1016/j.ins.2015.09.015},

讨论一种数值求解奇异摄动问题的高精度有理谱配点法。用sinh变换的有理谱配点法使Chebyshev节点在边界层处加密，只需较少的节点即可达到较高的精度。为了获得sinh变换中边界层的宽度，设计了一个以误差最小为目标函数的无约束的非线性优化问题，并给出了求解该优化问题的差分进化算法。数值实验表明，与其他的智能算法和传统的优化算法相比，差分进化算法在sinh变换中的参数优化方面具有明显的优势。

骨架差分进化算法能够较好规避差分进化算法控制参数和变异策略选择问题。针对基于双变异策略的经典骨架差分算法（MGBDE）没有根据个体进化差异选择适合的变异策略和考虑早熟收敛的问题，提出一种改进算法。该算法引入变异策略选择因子，并借鉴自适应差分进化算法的设计思想，将选择因子随个体共同参与进化，使个体执行当前最为适合的变异策略，克服原始算法进化过程的盲目性，同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点；该算法加入停滞扰动策略，降低陷入局部最优的风险。采用18个标准测试函数进行实验，结果表明，新算法在收敛精度、收敛速度和顽健性上整体优于多种同类骨架算法以及知名的差分进化算法。

针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验，结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。

以双馈型风电机组为研究对象，建立以风电无功功率、并联电容器投运组数为优化变量，以电压稳定性最好、电压偏差最小和有功网损最小为目标的无功优化模型。在对差分进化方法进行改进的基础上，研究基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化算法。在IEEE 33节点系统中进行算例测试，结果验证了无功优化算法的有效性，合理调度双馈风力发电机有利于配电网的运行优化与电能质量的改善。

matlab实现差分进化算法(DE)，可以正常运行，请放心食用哦。

针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.

差分进化算法的MatLab源代码,可供研究者和编程者参考 差分进化算法的MatLab源代码,可供研究者和编程者参考