为了提高量子进化算法的全局收敛性能, 基于协同进化的思想, 并结合扩展紧致遗传算法, 提出了协同进化扩展紧致量子进化算法(CECQEA). 该算法利用多粒度机制进行量子染色体的旋转, 并依据边缘积模块
该2017版软件集成了竞赛争冠系列进化算法和差分进化算法等。值得提起和推荐的是,其中改进竞赛争冠进化算法是近期本人的研究佳作。与现行优良的进化算法相比,极具竞争力。 它具有寻优速度快、对算法参数不敏感
使用Erlang开发的微分进化算法。Erlang是一种函数式编程语言,非常适合于开发并行、分布式的应用
很好很完整的DE算法,可以借鉴学习。
对于想了解进化算法的有帮助,这个是2.0版,现在有更新版的。不过对于初学者来说,这个版本的足够用了。
P[i]distance=(P[i+1]. f1 - P[i-1]. f1 )+(P[i+1]. f2 - P[i-1]. f2 ) 多目标进化算法简介 多目标进化算法历史 1967年Rosenber
Differential Evolution Algorithms大纲1.引言2.基本原理3.标准算法4.实例5.总结---优缺点改进方法研究点引 言Rainer Storn 和Kenneth Pri
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