差分进化算法参数控制与适应策略综述

差分进化算法(Differential Evolution，DE)是一种高效的全局优化算法，在参数寻优、特征选择等方面有广泛的应用。差分进化算法的基本原理及其优点，详细介绍了算法流程，包括变异、交叉和

无迹卡尔曼滤波(UKF)被广泛应用于工程实际中,但传统UKF在滤波过程进行无迹变换(UT)时的待选参数为固定值,这会带来一定误差.为了获取最优的待选参数,提出基于和声差分进化(HSDE)的UKF改进算

提出一种多目标强度Pareto 混沌差分进化算法(SPCDE). 首先利用Tent 映射进行种群的混沌初始化, 采用 一种基于均匀排挤机制的截断排挤操作和混沌替换操作进行种群的环境选择操作; 然后基于

c语言实现DE差分进化算法,测试集采用cec-2014,可自行替换测试函数,使用boost函数库,缺少函数库的用户可以自行将随机数函数替换成c语言自带的rand函数

matlab开发-多目标优化差分进化算法。为多目标优化运行基本差分进化（DE）算法。

这里是几个差分进化算法的程序，能运行，按照里面的说明进行！

针对传统差分进化算法在处理复杂优化问题时存在易陷入局部最优解和求解精度低的缺陷，提出了混合波动差分进化算法。该算法预先设置两组配置参数，并依据混合系数的区分，依次选择每组中的交叉因子和相关参数构成波动

差分进化算法（differential-evolution）的MATLAB实现代码差分进化算法MATLAB实现代码优化搜索算法

基于C语言的差分进化算法实现，内有测试函数！ThisC-codeimplementsDifferentialEvolution(DE)algorithm

差分进化算法的函数优化程序