进化算法
当前话题为您枚举了最新的进化算法。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
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
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2024-08-05
和谐OS 2图形着色进化算法与Welsh-Powell算法详解
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。
数据挖掘
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2024-08-15
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
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2024-05-31
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。
Matlab
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2024-09-21