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MATLAB差分进化算法求目标函数极值（含代码、注释）（实例2）
MATLAB差分进化算法求目标函数极值（含代码、注释）（实例2）
matlab
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MATLAB差分进化算法求目标函数极值（含代码、注释）（实例2） 离散差分算法 求目标函数极值
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1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：基于偏好的球形剪枝的差分进化算法求解多目标优化问题附matlab代码 上传.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
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此分享不仅提供了差分进化算法代码，还包含10维测试函数实例
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Matlab写的，差分进化算法，对复杂函数收敛快，适合单目标优化。
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基于matlab的差分进化算法 可以测试一些函数的最小值
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差分进化算法举例matlab的工具模型 能够更为了解差分进化算法
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差分进化(DE)算法MATLAB代码
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% Project Code: YPEA107 % Project Title: Implementation of Differential Evolution (DE) in MATLAB % Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com) % Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)
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nsga ii算法代码MATLAB 演示“工具箱” 多目标优化的差分进化 这些代码是由（）在其理学硕士期间开发的。 在（）教授的指导下，在米纳斯吉拉斯州联邦大学就读。 Octave-Matlab文件夹包含Octave的实现（也应在Matlab上工作）。 实现了以下算法： 后验方法（无首选项）： – DEMO [1]：具有非支配排序的常规DEMO； – IBEA [2]：使用指标代替DEMO。 先验
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用法 主要代码在differentialEvolution.m文件中可用。有一些选项可以在de.m文件中指定各种参数。 要运行程序，请使用： > de 使用的默认目标函数是objective_func。自定义目标函数可以在de.m下面指定options.fitness_func。
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实现了以下算法： 后验方法（无偏好）： – DEMO [1]：具有非支配排序的常规 DEMO； – IBEA [2]：DEMO 使用指标代替。 先验或交互（带有偏好）： – R-DEMO [3]：R-NSGA-II，但使用 DEMO 代替； – PBEA [4]：IBEA，但使用参考点； – PAR-DEMO(nds) [5]：我们提出的方法，使用非支配排序； – PAR-DEMO(ε) [5]
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