AComprehensiveCompetitiveSwarmOptimizerforLarge-ScaleMulti-objectiveOptimizationPSOandCSO计算公式提出的CCSO主体框架通过CCL生成子代St,然后和父代合并，进行环境选择进行下一轮迭代。CCL综合竞争学习策略环境选择1.r是参考向量，初始生成种群一半大

InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，收录进化计算，机器学习和大数据方面的论文，网址：https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast 遗传算法（GA）、非支配排序遗传算法（NSGA）、改进的非支配排序遗传算法II（NSGA-II）和改进的非支配排序

1、进化算法        自从达尔文的生物进化论被接受，基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。将生物遗传变异、优胜劣汰的生存机制应用到优化领域，就得到了进化计算(EvolutionaryComputation,EC)。以种群形式存在的物种，想

Redefineddecisionvariableanalysismethodforlarge-scaleoptimizationanditsapplicationtofeatureselection作者贡献为了检测收敛变量之间的相互关系，提出了一种重新定义的低消耗DVA（R-DVA）。具体而言，R-DVA采用分层聚类方法，通过样本解与参考点之间的距离来衡量特征，

模拟退火算法%生成初始解，求目标函数f(x)=x1^2+x2^2+8在x1^2-x2>0;-x1-x2^2+2=0约束下的最小值问题sol_new2=1;%（1）解空间（初始解）sol_new1=2-sol_new2^2;sol_current1=sol_new1;sol_best1=sol_new1;sol_current2=sol_new2;sol_best2=sol_new2;E_c

TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的 NP 完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。TSP 问题可描述为:已知n个城市相互之间的距离,某一旅行商从某个城市出发访问每个城市一次

AMultiobjectiveEvolutionaryAlgorithmBasedonDecisionVariableAnalysesforMultiobjectiveOptimizationProblemsWithLarge-ScaleVariables决策变量的三种分类方式PositionVariables:位置变量组包含有助于多样性变量。定义：一个决策变量xi称为位置变量，当且仅

1.背景介绍遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种基于生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然界中的生物进化过程来寻找最优解。遗传算法的核心思想是通过对种群中的个体进行评价、选择、交叉和变异等操作，逐步找到最优解。在网络优化领域，遗传算法广泛应用于各种问题的解决，如路径规划、

论文研读_通过具有可扩展的小子种群的协方差矩阵适应性进化策略解决大规模多目标优化问题创新点随着目标或决策变量的数量增加，收敛性和多样性之间的冲突变得更为严重，因此在它们之间取得平衡变得越来越困难。此时S3-CMA-ES，它使用一系列子种群来近似LSMOPs的PFs，并强调不同子种

首先模拟了每个班级为：张三语文（12）、李四数学（12）、王五英语（12）、赵六物理（10）、孙琪化学（9）、李八生物（9）、郑久体育（2）对2个班级的排课，一周6天，上午4下午4 晚上3的一个课程安排适应度暂时设置了下面4点1、设置了适应度条件2节课连续上，且不能4节连上（张三语文、李四数学、王五英语、赵六

遗传算法与深度学习1.遗传算法和深度学习的概述遗传算法和深度学习是两种不同的优化算法，它们在解决问题时有着不同的应用场景和方法。遗传算法是一种通过模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制来寻找最优解的优化算法。而深度学习则是一种通过神经网络模型来学习和识别复杂的

发表时间：2020(NeurIPS2020)文章要点：这篇文章提出了DiversityviaDeterminants(DvD)算法来提升种群里的多样性。之前的方法通常都考虑的两两之间的距离，然后设计一些指标或者加权来增加种群多样性，这种方式容易出现cycling，也就是类似石头剪刀布的循环克制的关系，造成训练不上去，

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

正余弦优化算法(SCA)文章复现(拉丁超立方初始化种群+动态种群策略+反向学习扰动策略+精英混沌引导策略+破坏算子扰动策略)——DSCA复现内容包括:文章改进SCA算法实现、23个基准测试函数、文中相关因子分析、与SCA对比等。代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便

基于反向学习策略的麻雀搜索算法文章目录基于反向学习策略的麻雀搜索算法1.反向学习策略2.基于反向学习策略的麻雀搜索算法3.算法结果：4.Matlab代码5.python代码1.反向学习策略反向学习策略是由Tizhoosh于2005年提出的，目前已在GA、DE、ACO和BBO等群体智能优化算法中得到了

1.算法描述            蛙跳算法是基于种群进化的元启发式算法之一，通过模拟自然界中青蛙觅食过程中种群所体现出的交流与合作行为，以实现对问题的求解。在一片湿地中，分布着一群青蛙，每只青蛙有自己的想法，每只青蛙的想法则被定义为一个解。每只青蛙找到食物时，都会

   %主调用函数（求最大值）clc;clear;closeall;%初始化种群N=100;%初始种群个数D=4;%空间维

1.算法描述NSGA-II是基于的非支配排序的方法,在NSGA上进行改进，也是多目标进化优化领域一个里程碑式的一个算法。NSGA-Ⅱ算法是Srinivas和Deb于2000年在NSGA的基

1.算法描述       NSGA-II是基于的非支配排序的方法,在NSGA上进行改进，也是多目标进化优化领域一个里程碑式的一个算法。       NSGA-Ⅱ算法是Srinivas

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