差分进化

当前话题为您枚举了最新的 差分进化。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。

二进制差分进化特征选择
本工具箱基于二进制微分进化(BDE)算法,提供了一种特征选择方法,通过示例展示了BDE如何用于解决基准数据集上的特征选择问题。
差分进化算法在Rastrigin函数上的应用
差分进化算法是一种用于解决优化问题的有效全局优化算法。该算法使用群组中的个体来表示解决方案,并通过变异、交叉和选择操作来生成新的解决方案。差分进化算法已成功应用于解决各种优化问题,包括Rastrigin函数。
Matlab实现的差分进化算法可执行代码
这是一个可运行的Matlab实现的差分进化算法,代码中的注释非常清晰明了。
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。
基于模糊熵和差分进化的多级图像阈值分割
算法概述 该程序实现了基于模糊熵和差分进化算法的多级图像阈值分割方法。该方法利用图像直方图的模糊划分,并通过差分进化算法优化模糊熵度量,以获得最佳的阈值分割结果。 算法来源 该算法基于以下论文:S.Sarkar, S.Paul, R.Burman, S.Das, S.S.Chaudhuri, “使用差分进化的基于模糊熵的多级图像阈值”,在第5届群体智能、进化计算和模因计算国际会议 (SEMCCO) 上发表,2014年。 使用方法 请参考代码注释和相关论文了解算法的具体使用方法。
一种高效的桁架优化问题差分进化算法的快速实现
这段代码介绍了一种新的差分进化算法(IDE)和有限元法(FEM),用于优化桁架结构。该算法已成功应用于具有频率约束的桁架优化,并表现出快速的收敛速度和优质的解决方案。IDE简单而高效,可以轻松地应用于各种工程优化问题,只需调整代码中的目标函数和约束函数即可。有关更多IDE的详细信息,请参阅Ho-Huu V等人的论文:“使用基于自适应突变方案的改进差分进化算法优化具有频率约束的桁架结构”。
差分进化蒙特卡罗采样实参数空间的简单贝叶斯计算
这段代码实现了马尔可夫链蒙特卡罗算法,自动有效地将提议分布的协方差结构调整为目标分布。它确保目标分布保持为马尔可夫链的平稳分布。该算法详细描述在Cajo FT Ter Braak的文章中:“遗传算法差分进化的马尔可夫链蒙特卡罗版本:实参数空间的简单贝叶斯计算”(Stat Comput,2006),可在此获取:http://www.stat.columbia.edu/~gelman/stuff_for_blog/cajo.pdf
基于个人偏好的球形修剪多目标差分进化算法MOEA近似帕累托前沿的MATLAB开发
重要提示:此工具箱是作为我博士研究的一部分开发的(2014年完成)。我决定保留此版本以供比较使用,不再进行更新。我建议您查看我们最新研究进展的算法扩展版本,该版本引入了新的机制和功能,根据我们在该领域的研究进展进行了更新:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/65145
微分进化算法DE的新版本发布-DE-test.rar
晚上花费三个小时更新了微分进化算法DE的小程序-DE-test.rar,并使用两个特殊函数进行了测试,效果非常出色,期望对初学者有所帮助。
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。