大一可以学约束差分进化算法及其应用吗 对于约束优化问题，目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法，但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此，把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数，从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念，对种群中的个体规定等级，便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时，在算法陷入局部最优时，采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明，与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比，新算法在求解精度上均具有一定的优势.
谁有这本书《动态多目标优化进化算法及其应用》 的pdf
越来越多的群体智能算法（蛙跳算法、猫群算法、蟑螂算法等等）有存在的必要吗？ 除去进化算法（遗传算法、差分进化算法等）系列、人工神经网络系列之外，群体智能算法作为一类算法近年越…
蛙跳算法的特点 SFLA由Eusuff和Lansey为解决组合优化问题于2003年最先提出。作为一种新型的仿生物学智能优化算法，SFLA 结合了基于模因（meme）进化的模因演算法（MA，memeticalgorithm）。
进化算法的差分算法 差分进化算法(Differential Evolution，DE)是一种新兴的进化计算技术，或称为差分演化算法、微分进化算法、微分演化算法、差异演化算法。它是由Storn等人于1995年提出的，最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现DE也是解决复杂优化问题的有效技术。DE与人工生命，特别是进化算法有着极为特殊的联系。差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。差分进化算法是一种基于群体进化的算法，具有记忆个体最优解和种群内信息共享的特点，即通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解，其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。DE是一种用于优化问题的启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪。
各种进化算法有什么异同 （差异进化算法DE）是一种用于优化问题的启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法[1]。同遗传算法一样，差异进化算法包含变异和交叉操作，但同时相较于遗传算法的选择操作，差异进化算法采用一对一的淘汰机制来更新种群。由于差异进化算法在连续域优化问题的优势已获得广泛应用，并引发进化算法研究领域的热潮。差异进化算法由Storn 以及Price[2]提出，算法的原理采用对个体进行方向扰动，以达到对个体的函数值进行下降的目的，同其他进化算法一样，差异进化算法不利用函数的梯度信息，因此对函数的可导性甚至连续性没有要求，适用性很强。
