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搜索资源 - evolutionary matlab
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几何偏微分方程方法应用于曲线演化的一个小程序，这里是一个matlab的源程序，不是十分复杂，显示了一个哑铃形状的曲线演化的过程-geometric partial differential equations method has been applied to the evolution of the curve of a small program here is a source of Matlab, is not very complex, and shows a dumbbell-sh
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基于进化算法的多目标优化,以matlab程式所寫成,請大家參考參考-evolutionary algorithm based on the multi-objective optimization to written Matlab program, please refer to reference
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在matlab环境下使用，演化博弈数据仿真的方式验证了平衡点局部稳定性-Evolutionary Game with simulation
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Juevos evolutivos usando matlab
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演化博弈仿真matlab完整代码，test2为一般模型，均可实现(Evolutionary game simulation matlab code)
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A Cuckoo Search algorithm for multimodal optimization
% An multi-modal optimization algorithm based on a evolutionary approach
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用matlab实现的多目标进化NSGA-3算法，直接修改目标函数后即可使用，十分有用(The multi-objective evolutionary NSGA-3 algorithm implemented by Matlab can be used directly after modifying the objective function, which is very useful.)
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matlab写的多目标进化算法，值得学习和借鉴，直接修改使用(The multi-objective evolutionary algorithm written by Matlab is worth learning and using for reference.)
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对演化博弈复制动态方程分析得到的演化稳定策略的仿真(Simulation of evolutionary stability strategy for dynamic equation analysis by evolutionary game)
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DE算法作为一种新的进化算法被广泛关注，它的改进算法层出不穷，但最经典的莫过于JADE(DE algorithm has been widely concerned as a new evolutionary algorithm. Its improved algorithms emerge in an endless stream, but the most classic is JADE.)
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基于演化博弈的模拟仿真，特别是对于双方博弈过程中的演化趋势进行分析(Simulation based on evolutionary game)
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基于分解的多目标进化算法的MATLAB程序，可以使用并运行出结果(MATLAB program based on decomposition of multi-objective evolutionary algorithm can be used and run the results.)
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遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型，一种不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个基本上是最优的，那么以后再继续这样下去，就可以一直最优了。利用遗传算法，实现三维点云的配准。(Genetic algorithm, a computational model that simulates the biological evolution o
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此程序用做演化博弈当中的数值仿真分析，仅供参考(Evolutionary game simulation analysis)
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用matlab实现levy概率分布，并作图，用于进化算法中调整步长(Using MATLAB to realize levy probability distribution and make a map for adjusting step size in evolutionary algorithm)
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多目标进化算法，内容很全，所有函数M文件都有。（不含文本说明）(MOEA Multi-objective evolutionary algorithm, the content is very complete, all function M files have. (excluding text descr iptions))
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多目标遗传算法是NSGA-II[1]（改进的非支配排序算法）,该遗传算法相比于其它的多目标遗传算法有如下优点：传统的非支配排序算法的复杂度为 ，而NSGA-II的复杂度为 ，其中M为目标函数的个数，N为种群中的个体数。引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度。采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性
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演化博弈Matlab工具箱, 适用于复杂网络演化博弈研究(evolutionary game toolbox)
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协同进化计算与多智能体系统B5.319_11692466(Collaborative evolutionary computation and multi-agent system B5.319 _11692466)
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NSGA2和MOEAD多目标进化算法，包含测试程序(NSGA2 and MOEAD multi-objective evolutionary algorithm, including test program)
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