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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
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一种解决集合组合优化问题的差分进化算法，毕晓君，，现实生活中，很多问题都属于集合组合优化问题，例如背包问题、生产资料调度问题、通信系统用户调度问题等等。针对集合组合优化问
差分进化算法简单高效，然而在求解大规模优化问题时，其求解性能迅速降低。针对该问题，提出一种正交反向差分进化算法。首先，该算法利用正交交叉算子，加强了算法的局部搜索能力。其次，为防止过强的局部搜索使算法
针对三维人脸识别的高复杂度和二维人脸识别无法提供粒状线索的问题，提出一种全自动3D人脸表情识别算法，该算法主要是提供比2D人脸识别更多的线索，同时降低计算复杂度。通过保角映射将3D人脸转换到2D平面，
针对高维复杂函数的优化问题，提出了基于小生境的混沌变异差分进化算法（CNDE）。算法结合小生境策略，使子种群高效独立地进行搜索，并引入混沌变异进行精细的遍历搜索，在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率
针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题，提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义，并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略，首次将加权异维学习策略引入差分
针对差分进化算法易于陷入早熟收敛和局部搜索较慢的问题，提出了一种类似Nelder-Mead方法中的反射操作的变异策略，称为反射变异策略。不同于其他基本的差分策略，提出的变异策略具有明确的差分方向，具有
支持向量机参数是影响其性能的重要因素，为了进一步提高支持向量机分类精度和泛化能力，提出了基于差分进化算法的SVM参数选择。以样本误判率最小为优化准则，利用差分进化算法对SVM参数进行优化选择。实验结果
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