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搜索资源 - Differential Evolution
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该文件是差分进化算法在神经网络中的应用分析，算法使用不同的样本点经过多次实验证明该算法有效。-This file is in the Application of differential evolution algorithm neural network algorithm using different sample points after many experiments show that the algorithm is effective.
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DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值
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differential evolution minimization problem
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matlab环境下编写的差分进化算法的m语言代码，方便好用-Matlab environment prepared by the differential evolution algorithm c language code, easy to use
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利用微分进化算法处理的是图像增强问题，能够很好地得到增强效果-
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用MATLAB实现基于修改差分进化方法的高阶模型近似一阶时滞模型算法的m文件-
用MATLAB实现基于修改差分进化方法的高阶模型近似一阶时滞模型算法的m文件
Using MATLAB to realize the high order model based on modified differential evolution method to approximate the first order delay model algorithm of m file
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基本的差分进化算法程序代码，有相应的测试函数，调用时只需更改适应度函数即可运行-The basic differential evolution algorithm code, there is a corresponding test functions, just change the fitness function to run when you call
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Solving non-smooth economic dispatch by a new combination of continuous GRASP algorithm and differential evolution
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A hybrid differential evolution and harmony search for economic dispatch problems cosidering valve point effects. IEEE13
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Improved differential evolution algorithm for optimizing compressed Numerical - persian paper
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Clustering with differential evolution
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Clustering with differential evolution
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Clustering with differential evolution
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An Efficient Hybrid Algorithm using Cuckoo Search and Differential Evolution for Data Clustering
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Matlab中采用微分进化算法计算Rosen函数的案例。-Matlab differential evolution algorithm used in the case of Rosen function.
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微分进化(DE) 是比较新的基于群体的随机优化方法。它具有简单、快速、鲁棒性好等特点,已经得
到广泛关注。不同于其它进化算法,它的变异算子是由种群中任意选取的多对向量的差值得到的。微分进化主
要用于实参数优化问题,在非线性和不可微的连续空间问题上优于其它进化方法。近些年,微分进化的应用领域
也是不断扩大。-Differential evolution (DE) is a relatively new method based on stochastic optimization co
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微分进化(DE) 是比较新的基于群体的随机优化方法。它具有简单、快速、鲁棒性好等特点,已经得
到广泛关注。不同于其它进化算法,它的变异算子是由种群中任意选取的多对向量的差值得到的。微分进化主
要用于实参数优化问题,在非线性和不可微的连续空间问题上优于其它进化方法。近些年,微分进化的应用领域
也是不断扩大。-Differential evolution (DE) is a relatively new method based on stochastic optimization co
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用微分进化算法解决多目标函数的优化问题的实验例子。MATLAB源程序-An Experimental Example of Solving the Optimization Problem of Multiobjective Function by Differential Evolution. MATLAB source
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the BBO software for minimizing a continuous cost function. DE Differential evolution algorithm for optimizing a general function.
-the BBO software for minimizing a continuous cost function. DE Differential evolution algorithm for optimizing a g
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depso差分进化粒子群优化算法源代码（Java编程）-depso differential evolution particle swarm optimization algorithm source code (Java programming)
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