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来自OmegaXYZ.com演化计算文章目录
Evolutionary Computation Tool: PlatEMO by BIMK Lab
Dr.Chen Dr.Zhang and Dr.Qiu
演化计算是模拟自然界中的生物的演化过程产生的一种群体导向的随机搜索技术和方法。
进化（演化）计算概述
基于粒子交互学习策略的PSO算法（IIL-PSO）
粒子群优化（PSO）算法概述
Python粒子群优化算法实现（PSO）
基于柯西和高斯分布的单目标PSO
基于三重竞争机制的PSO算法（CSO）
多目标CSO算法（MOCSO）理解
基于训练集动态代理模型的PSO特征选择算法
基于非支配排序的多目标PSO算法
演化计算基本方法与**
基于量子遗传的函数寻优算法MATLAB实现
人工鱼群算法MATLAB实现
蚁群算法（ACO）最短路径规划（MATLAB）
蚁群算法（ACO）MATLAB实现
蚁群算法（ACO）旅行商问题（TSP）路径规划MATLAB实现
蚁群算法最短路径规划多出口情况及问题答疑
基于非支配排序的多目标PSO算法MATLAB实现
基于拥挤距离与变异支配的多目标PSO算法
进化计算中基于分类的预处理代理模型
遗传算法解决TSP问题MATLAB实现（详细）
基于进化计算的NP难题求解的研究综述
基于迭代局部搜索和随机惯性权重的BA算法MATLAB实现（ILSSIWBA）
NSGA-II多目标遗传算法概述
NSGA2算法MATLAB实现（能够自定义优化函数）
NSGA2算法特征选择MATLAB实现（多目标）
NSGA-Ⅱ算法Matlab实现（测试函数为ZDT1）
NSGA-Ⅱ算法C++实现（测试函数为ZDT1）
NSGA-II快速非支配排序算法理解
随机固定分组合作协同进化NSGA2算法（CCNSGA2）
遗传算法的交叉变异详解
遗传算法解决TSP问题MATLAB实现（详细）
MATLAB遗传算法工具箱简介
MATLAB粒子群优化算法实现（PSO）
粒子群优化（PSO）算法概述
Python粒子群优化算法实现（PSO）
随机固定分组合作协同进化PSO算法（CCPSO）
PSO算法特征选择MATLAB实现（单目标）
基于柯西和高斯分布的单目标PSO
PSO算法的改进策略
蚁群算法（ACO）最短路径规划（MATLAB）
蚁群算法（ACO）MATLAB实现
蚁群算法（ACO）旅行商问题（TSP）路径规划MATLAB实现
蚁群算法最短路径规划多出口情况及问题答疑
经典蝙蝠算法MATLAB实现
基于迭代局部搜索和随机惯性权重的BA算法MATLAB实现（ILSSIWBA）
模拟退火算法（SAA）C语言与MATLAB实现
变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search,VNS）
基于稀疏大规模矩阵的多目标进化算法简介
协同演化算法(coevolutionary algorithms,CEA)是当前国际上计算智能研究的一个热点,它运用生物协同演化的**,是针对演化算法的不足而兴起的,通过构造两个或多个种群,建立它们之间的竞争或合作关系,多个种群通过相互作用来提高各自性能,适应复杂系统的动态演化环境,以达到种群优化的目的。
合作协同进化算法概述（Cooperative Coevolution）
广义协同进化算法概述
合作协同进化详解及伪代码
随机固定分组合作协同进化NSGA2算法（CCNSGA2）
随机固定分组合作协同进化PSO算法（CCPSO）
差分分组合作协同进化MATLAB代码
差分分组的合作协同进化的大规模优化算法概述
差分分组的合作协同进化的大规模优化算法详解
多目标协同进化算法概要
本部分展现的论文中讨论和提出的演化学习算法。
NSGA-II多目标遗传算法概述
NSGA2算法MATLAB实现（能够自定义优化函数）
NSGA2算法特征选择MATLAB实现（多目标）
NSGA-Ⅱ算法Matlab实现（测试函数为ZDT1）
随机固定分组合作协同进化NSGA2算法（CCNSGA2）
NSGA-Ⅱ算法C++实现（测试函数为ZDT1）
遗传算法的交叉变异详解
基于粒子交互学习策略的PSO算法（IIL-PSO）
基于柯西和高斯分布的单目标PSO
多目标CSO算法（MOCSO）理解
基于三重竞争机制的PSO算法（CSO）
基于训练集动态代理模型的PSO特征选择算法
PSO算法的改进策略
特征离散化与选择EPSO算法详解
基于变长PSO的高维特征选择算法（VLPSO）概述
基于PSO的特征离散化与选择算法
基于非支配排序的多目标PSO算法MATLAB实现
基于拥挤距离与变异支配的多目标PSO算法
差分分组合作协同进化MATLAB代码
差分分组的合作协同进化的大规模优化算法概述
差分分组的合作协同进化的大规模优化算法详解
一个更快更准确的差分分组大规模黑盒子优化算法概述
差分进化算法 (Differential Evolution)概述
差分进化算法Python实现
超启发式算法
马尔科夫毯（Markov Blankets）
变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search,VNS）
基于VNS及马尔科夫毯分组的高维特征选择算法
自我评价算法（SEE）框架
基于训练集的代理模型生成算法（DROP3、AGG）
基于迭代局部搜索和随机惯性权重的BA算法MATLAB实现（ILSSIWBA）
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent