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

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

特征选择的二元差分进化 介绍 此工具箱提供二元差分进化 (BDE) 方法 该Main文件说明了 BDE 如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 输入 feat ：特征向量（实例x特征） label ：标签向量（实例x 1） N : 解决方案的数量 max_Iter: 最大迭代次数 CR : 交叉率 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

很实用的差分进化算法程序,对初学者很有参考价值

Matlab写的，差分进化算法，对复杂函数收敛快，适合单目标优化。

% Project Code: YPEA107 % Project Title: Implementation of Differential Evolution (DE) in MATLAB % Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com) % Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)

初学者学习差分进化算法很好的资源。Matlab平台

此工具箱提供二元微分进化 (BDE) 方法 举例说明了 BDE 如何使用基准数据集解决特征选择问题。 ****************************************************** ****************************************************** ********************************

DE/rand/bin/1的程序，使用sphere函数做测试，只需替换要求的函数，可以直接运行

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