优化 DEoptim实现差分进化算法，用于对实值参数向量的实值函数进行全局优化。DEoptim 中差分进化的实现与 C 代码接口以提高效率。此外，该包是自包含的，不依赖于任何其他包。

合作协同进化（CC）框架[1]是一种基于“分而治之”的方法，广泛应用于大规模全局优化问题（LSGO）领域。它将问题维度分解为小的子问题，并分别演化它们。子问题协作仅发生在功能评估期间。

针对共享汽车运营中车辆与客户匹配率低的问题，文中对汽车停放网点的选址位置及网点建设规模进行了优化设计。通过引入差分进化算法，对传统的人工鱼群算法进行改进，将人工鱼群划分为开发集与探索集。开发集与探索集间使用不同的步长和视野参数，实现了鱼群差异化的并行进化，提升了算法对于最优值的搜索能力。通过引入判定概率，改变原有的聚群、追尾方式，实现开发集与共享集间信息的高效互通，降低算法的运算复杂度。最终基于实际共享汽车的运营数据，测试网点的优化方案。结果表明，在有限的网点建设成本下，该算法可以改善67%的供求差。此外，改进算法的平均运行时间为56.25 s，而传统算法的运行时间为89.35 s，运行效率显著提升。

遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群优化算法，免疫算法，人工鱼群算法，差分进化和TSP（旅行商）scikit-opt群体智能化Python（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚂蚁）殖民地算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法）文档：https：//scikit-opt.github.io/scikit-opt/#/en/文档：https://scikit-opt.github.io/scikit -opt /＃/ zh /源代码：https://github.com/guofei9987/scikit-opt帮助我们改进scikit-opt https://www.wjx.cn/jq/50964691.aspx install pip install scikit-opt对于当前的开发人员版本：

Python中的群智能（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法） 文档： : 文档： : 源代码： : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本： git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1：UDF UDF （用户定义的函数）现在可用！ 例如，您刚刚制定了一种新型的selection功能。 现在，您的selection功能如下所示： ->演示代码： # step1: define your own operator: def selection_tournament ( algorithm , tourn_size ): Fi