《MOSaDE-SaDE在多目标优化中的应用与探讨》 在现代科学与工程领域，多目标优化问题日益凸显其重要性。MOSaDE（Multi-Objective Sorting Algorithm based on DE）与SaDE（Self-adapting Differential Evolution）是两种在优化算法界备受关注的智能算法，尤其在解决多目标优化问题上表现卓越。本资源包“MOSaDE-SaDE用于多目标优化.zip”提供了一个学习和交流这两种算法的应用平台，旨在帮助研究者和开发者深入理解和应用这些先进的优化技术。 MOSaDE，即基于DE的多目标排序算法，是一种改进的差分进化算法，专门针对多目标优化问题进行设计。DE是一种全局搜索算法，通过变异、交叉和选择等操作来探索解决方案空间。MOSaDE通过引入排序机制，根据非劣解集构建帕累托前沿，从而能有效地处理多个相互冲突的目标函数。 SaDE，自适应差分进化算法，是DE的一种变体，它强调个体适应度值与种群多样性的动态平衡。SaDE的核心在于自适应地调整变异策略，根据个体的表现来改变变异因子和交叉概率，这使得算法在搜索过程中更具针对性和效率，尤其在处理复杂优化问题时展现出强大的能力。 在MATLAB和C语言环境下，这两种算法可以被广泛应用于各种实际问题，如工程设计、经济管理、生物医学、机器学习等领域。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱支持算法实现和验证；而C语言则因其高效性和跨平台特性，常用于编写底层优化代码或嵌入式系统。 在资源包中，"MOSaDE"和"SaDE"等子文件可能包含了算法的源代码、示例问题、测试数据以及可能的性能比较。通过对这些代码的学习，我们可以理解这两种算法的基本原理，了解它们如何处理多目标优化问题，以及如何在实际应用中调整和优化算法参数。 "MOSaDE-SaDE用于多目标优化.zip"这个资源为研究和实践多目标优化问题提供了宝贵的素材。学习并掌握这些算法，不仅能够提升我们解决复杂问题的能力，也能为我们的专业发展开辟新的道路。无论是理论研究还是工程实践，都值得深入探索和应用这些先进的优化技术。

差分进化算法，适合研究生学习使用，群智能算法的一种经典类型

讲述了一种改进的自适应的差分进化算法，适合研究进化算法的改进工作

提供了自适应差分进化算法的代码，另包含测试函数集 %Reference: A. K. Qin, V. L. Huang, and P. N. Suganthan,“Differential evolution % algorithm with strategy adaptation for global numerical optimization,” % IEEE Trans. Evolut. Comput., vol. 13, no. 2, pp. 398–417, Apr. 2009. % % Note: We obtained the MATLAB source code from the authors, and did some % minor revisions in order to solve the 25 benchmark test functions, % however, the main body was not changed.

该程序为Matlab，自适应差分进化算法优化极限学习机程序Matlab代码，可用于预测或者分类，程序亲测可用。

输入参数： TrainingData_File=‘sinc_train’;%训练集 TestingData_File=‘sinc_test’;%测试集 Elm_Type=0; % 0代表回归 1代表分类 NumberofHiddenNeurons=10;% 隐藏层神经元的个数 Max_FES=20000;% elm_x函数最大调用次数 Lbound=-10; %突变向量左边界（最小值） Ubound=10;%突变向量右边界（最大值） NP=30; %种群数量 Max_Gen=100; %种群进化次数 F_par=0.5; %均值0.5方差0.3正态分布 CR=0.5; %均值0.5方差0.1

2009年SADE文章的算法代码，可运行，Matlab

2009年A. K. Qin等人发表的自适应差分进化算法代码

实现了自适应差分进化（SaDE）算法，其中的参数(CR,F)由种群自适应生成，提供了灵活的适宜度函数接口，可供实现复杂的优化问题求解。

SaDE的源代码，帮助理解SaDE的那篇论文，自适应性的改进差分进化算法