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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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用于求解约束优化问题的算法，算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。对于“[7] T. P. Runarsson and X. Yao, Stochastic ranking for constrained evolutionary optimization, IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 4, no. 3, pp. 284-294, Sep. 2000”中给出的13个标准测试函数，均能得到问题最优解。如有任何疑问，请于http://2shi.phphube
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我个人收集的各类智能算法，共有20多个源代码，包括：遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，微分进化算法，遗传神经网络算法，粒子群SVM算法，粒子群神经网络算法等混合算法-I collect all kinds of intelligent algorithms, a total of more than 20 source code, including: genetic algorithms, ant colony optimization, particle swarm optimization,
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这是本人自己写的关于混沌微分进化算法的源码和一篇关于混沌微分进化算法的文献，希望对初学者有一定帮助。-This is my own writing on the chaotic differential evolution algorithm source and a differential evolution algorithm on the chaos literature, hoping there will certainly be helpful for beginners.
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差分进化算法的一篇全国优秀硕士论文，目前国内对此的研究还处于初步阶段-Differential Evolution of a national excellent master
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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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PROVIDES TO USE BARTER METHOD, REPULSIVE PARTICLE SWARM METHOD AND DIFFERENTIAL EVOLUTION METHOD.
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这是一本讲微分进化的书，进化算法是以遗传算法为代表的一类随机算法的总称，95年由Rainer Storn和Kenneth Prici提出微分进化方法，比传统进化算法更好更简单，2004年该方法的原创者出版了长达580页的微分进化：一种全局优化的实用方法，本书是英文版，似乎还没有中文版，希望对感兴趣的人有用-This is a book stresses differential evolution, evolutionary algorithm based on genetic algorith
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Differential Evolution for single variable function optimization!
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Java平台的启发式优化算法，包含了多目标进化算法（SPEA2和NSGA2），多目标差异进化，PSO和单目标模拟退火算法。并且包含了ZDT,DTLZ和WFG等测试函数-Opt4J is a framework for applying meta-heuristic optimization algorithms to arbitrary optimization problems.
The Opt4J framework currently includes a multi-obje
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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，涉及2个matlab程序-evolutionary extreme learning machine, differential evolution
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通过应用差分进化算法求解一个例子，简单的展示了差分进化算法的使用。-Through the application of differential evolution algorithm for solving an example shows the simple use of the differential evolution algorithm.
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差分进化算法，性能很好、很热的算法。这里有C、C++、Matlab的实现，希望对大家有帮助-Differential evolution algorithm, the performance is very good, very hot algorithms. Here are C, C++, Matlab implementation, we hope to help
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差分进化算法的基础讲义和文档，都是英文版，属于基础资料，可以作为入门资料。-Differential evolution algorithm based handouts and documents are in English, is based on information that can be used as entry.
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包含了可用的差分进化算法代码，可以运行在matlab2010以上的版本(Contains the available differential evolution code)
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