进化优化算法
当前话题为您枚举了最新的 进化优化算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
进化算法概览
进化算法（EAs）是通过模拟自然进化过程寻找全局最优解的算法。它包括遗传算法（GAs）、粒子群优化（PSO）等具体实现，利用变异、交叉、选择等操作迭代优化目标函数。
算法与数据结构
5
2024-05-12
进化算法Python实现
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
算法与数据结构
3
2024-05-21
多目标Jaya算法（MOJaya）基于SPEA2的进化优化算法
MOJaya是一种多目标优化算法，结合了SPEA2和Jaya算法的特点。
Matlab
0
2024-09-26
差分进化改进灰狼优化算法matlab源码详细解析
一种新兴的优化算法是通过差分进化（DE）对灰狼优化（GWO）进行改良，形成了HGWO（DE-GWO）算法。以优化SVR参数为例，提供了详细的matlab源码，并附有中文注释，便于学习和自定义修改。
Matlab
2
2024-07-26
多目标进化算法的深入探究
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。
算法与数据结构
4
2024-05-01
进化算法在时间序列分割中的距离度量优化研究
时间序列分割是对时间序列数据进行分析和挖掘的重要方法之一。在给定标准模式的情况下，进化算法能够根据这些模式优化距离度量，以提高分割效果。
数据挖掘
0
2024-08-08
背包问题进化算法中基于集合论的算子优化
背包问题是一个著名的组合优化挑战，在进化算法中，关键之处在于为每一代提供新的解决方案。然而，传统的方法不能保证新解的可行性，这影响了方法的效果和效率。基于集合论的新理论提出了一种转换过程，能够更好地优化解决方案，并确保其在问题约束下的有效性。这项研究不仅提出了改进的转换算子，还在实验中证明了其优越性。背包问题不仅在学术研究中有重要应用，还涵盖了金融分析、密码学和企业管理等多个实际领域。
算法与数据结构
0
2024-08-09
多目标进化算法开发资源集
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。
算法与数据结构
2
2024-07-13
SUEAPMatlab和Python并行进化算法套件
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。
Matlab
0
2024-08-25
基于进化算法求解TSP问题的Matlab实现
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。
Matlab
0
2024-08-05