和谐OS 2图形着色进化算法与Welsh-Powell算法详解

进化算法（EAs）是通过模拟自然进化过程寻找全局最优解的算法。它包括遗传算法（GAs）、粒子群优化（PSO）等具体实现，利用变异、交叉、选择等操作迭代优化目标函数。

该资源包含多种进化算法的Python实现，包括： 差分进化算法 遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法 蚁群算法 免疫优化算法 鱼群算法

MOJaya是一种多目标优化算法，结合了SPEA2和Jaya算法的特点。

多目标优化里头，NSGA-II 算法还挺经典的，属于进化算法中的老大哥级别。它是在老版 NSGA 的基础上做了不少优化，比如非支配排序快了不少，速度快，代码也不臃肿。精英策略的引入也让好个体不容易被淘汰，结果更稳，收敛也更快。 精英策略的引入挺关键，防止了“好苗子”在迭代中被随机干掉的尴尬。举个例子，如果你在做路径规划、多目标调度这类事儿，这点能帮你节省不少调参时间。 拥挤度比较这块也蛮有意思。以前的 NSGA 要手动设置共享半径，麻烦还容易出锅。NSGA-II 直接上密度排序，你不用再关心那些参数细节，个体分布也更均匀，结果看起来就舒服多了。 资源是打包好的NSGA-II.zip，里面代码结

这份讲义涵盖了Matlab的常用技巧，重点讲解图形绘制方法以及常见算法的Matlab实现。

本资源包含MOEA-dev-matser.zip全套代码，涵盖NAGAII、NSGAIII、MOEAD-DE、MOEA-DRA、MOEAD-M2M、SPEA2-SDE、GrEA、e-MOEA等多种进化算法，并附带中文注释。提供DTLZ、WFG、ZDT、UF、MOP、MOKP等多套数据集，经过验证可直接运行，生成多种评估指标如IGD值。

运用反向学习模型的最新多目标进化算法，在优化问题领域取得突破性的进展。

图着色问题的 main.cpp 代码，思路清晰，结构简单，用的是比较常见的回溯算法。逻辑上没绕弯子，看得明白，改起来也方便。适合想要快速上手图着色算法的你，不管是刷题、做课设，还是当模板直接用，都挺合适。 main.cpp 里的实现用了回溯法，每个节点尝试不同颜色，只要不冲突就继续下一个。典型的递归套路，像数独、N 皇后问题那种思路。代码不长，核心部分就十几行，调试也方便。 实测下来，运行效率还不错，小图瞬间就出结果。配合控制台输出还能看下每一步的尝试过程，挺适合教学演示。如果你想可视化效果，下面这篇关于矢量幅度着色颤动图的文章也值得看看：点击这里。 再进阶一点的，还有Welsh-Powell

Matlab Hill代码存储库包含Matlab和Python类库，展示多种进化算法示例，包括多目标优化算法，作为NSGA-II学习的比较基准。该库支持并行适应性评估，适用于多核或集群计算机。