进化算法概览

该资源包含多种进化算法的Python实现，包括： 差分进化算法 遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法 蚁群算法 免疫优化算法 鱼群算法

分治算法是一种高效解决大型问题的算法，其原理是将问题划分为较小的子问题，逐个解决，最后合并子问题的解决方案。它广泛应用于排序、搜索、合并等场景，可降低算法复杂度，提高效率。

数据挖掘算法概览 监督学习 分类 决策树 支持向量机 朴素贝叶斯 K近邻 逻辑回归 回归 线性回归 岭回归 Lasso回归 无监督学习 聚类 K-means 层次聚类 DBSCAN 关联规则挖掘 Apriori算法 FP-growth算法 其他 时间序列分析 文本挖掘 图挖掘

运用反向学习模型的最新多目标进化算法，在优化问题领域取得突破性的进展。

数据挖掘分类算法概述 不同分类算法原理及特点对比 分类算法在实际中的应用举例

本资源包含MOEA-dev-matser.zip全套代码，涵盖NAGAII、NSGAIII、MOEAD-DE、MOEA-DRA、MOEAD-M2M、SPEA2-SDE、GrEA、e-MOEA等多种进化算法，并附带中文注释。提供DTLZ、WFG、ZDT、UF、MOP、MOKP等多套数据集，经过验证可直接运行，生成多种评估指标如IGD值。

Matlab Hill代码存储库包含Matlab和Python类库，展示多种进化算法示例，包括多目标优化算法，作为NSGA-II学习的比较基准。该库支持并行适应性评估，适用于多核或集群计算机。

TSP（旅行商问题）是一个典型的NP完全问题，意味着随着问题规模的增加，解决时间呈指数增长。TSP问题要求从一个起始城市出发，经过每个城市恰好一次，最终回到起始城市，使得总路程最短。利用进化算法（如遗传算法）可以有效地近似解决这一问题。

和谐OS 2图形着色是一个跨平台的应用程序，用于构建图形并在其上运行图形着色算法。您可以从以下位置下载此应用程序：Windows、Linux和macOS。图形着色是图论中重要的概念之一，在许多计算机科学应用中有广泛应用。它解决了在给定约束条件下为图的元素分配颜色的问题，特别适用于数据挖掘、图像分割、聚类和网络科学研究。顶点着色是其中最常见的应用之一，通过Welsh-Powell算法实现顶点的贪婪着色，以确保相邻顶点不具有相同的颜色。进化算法如Harmony Search模仿音乐即兴过程来解决优化问题，尽管不适用于二进制表示，但在复杂优化中展示了灵活性。