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用JAVA语言编写，包括PSO（Particle swarm optimization, 中文译名为粒子群优化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文译名为差分进化或差异演化)等算法，有一些不带约束和带约束的算例（如Michelawicz的几个问题）。使用说明见usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注释。
-with Java language, including the PSO (Particle swarm optimizat
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Differential Evolution(JAVA)-Differential Evolution (JAVA)
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Differential Evolution(c code)
-Differential Evolution (c code)
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Differential Evolution (matlab)-Differential Evolution (Matlab)
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differential evolution algorithm
optimization
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微分进化算法DE（Differential Evolution）由Storn和Price等学者于1995年首先提出。它是一种基于种群优化的新智能优化方法，它已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点
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Python实现的差分进化算法源代码
使用Python实现的差分进化算法，引用到Numpy和Scipy，可以支持多核与集群并行计算。使用时只需继承DESolver并定义函数def error_func(self, indiv, *args)作为目标函数即可。-Python implementation of the differential evolution algorithm source code uses the Python implementation of the differ
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差分进化程序，有注释，可以直接修改函数运行-Differential evolution process, there are annotations, you can directly modify the function to run
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差分进化算法的源代码，编码简单可读，可以直接编译执行-Differential evolution algorithm source code, coding simple and readable, and can directly compile the implementation of
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运行平台MATLAB，基于微分进化算法的函数寻优-Operating platform of MATLAB, based on the function of the differential evolution algorithm for optimization
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Python实现的差分进化算法的源代码,供大家学习参考-Python implementation of the differential evolution algorithm source code for everyone to learn information
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微分进化法的pascal程序，里面有四种微分进化法的变化-Differential evolution law pascal procedures, there are four differential evolution law changes
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差分演化算法[2 ] (D ifferent ial Evo lut ion, DE) 是一种快
速的演化算法, 它采用实数编码, 并利用个体间的差分信息
来指导新产生个体的搜索. 该算法在首届IEEE 演化计算竞
赛中表现突出, 并获得广泛的应用.-Differential Evolution
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利用差分进化算法（Differential Evolution）实现对经典函数rosenblock的验证-The use of differential evolution algorithm (Differential Evolution) to achieve the verification of classical function rosenblock
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利用差分近进化算法求解代谢途径参数估计问题-The use of differential evolution algorithm for metabolic pathway in recent parameter estimation problem
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Basic Differential Evolution (DE) in C
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微分进化策略的C++源代码。该算法是寻找一个集合中最优个体的一种遗传算法。-Differential Evolution Strategy C++ source code. The algorithm is to find an optimal set of individuals of a genetic algorithm.
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基于蒙特卡罗马尔可夫链的差分遗传算法。算法有mc抽样改进，并用差分算法改进遗传优化算法-A Markov Chain Monte Carlo version of the genetic algorithm Differential Evolution: easy Bayesian computing
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利用差分演化优化极限学习机神经网络的MATLAB源代码-Differential evolution+ Extreme learning machine, MATLAB
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