SUEAPMatlab和Python并行进化算法套件

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

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。

遵循Python DB API 2.0规范的Python接口，用于与Oracle交互。

Python 的学习资源太多，挑花眼？这个“Python 学习套件”还挺值得一看。不光讲基础，像模块管理、面向对象、并发编程、自动化啥的也都讲到了，比较全面，适合想系统梳理知识的人。是你如果之前学过一点，但总感觉哪里不扎实，这套资料能帮你捋一遍逻辑，查漏补缺。

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

MPI并行实现WARSHALL算法

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。

今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。

Java 和 Python 的双语代码示例包，专门用来实现经典的约瑟夫环算法，结构清晰、逻辑也挺简单，蛮适合初学者上手练练手。压缩包里是分别用Java和Python写的实现代码，一个类方法搞定循环报数，还有注释，读起来没什么压力。Java 版本用的主要是数组和列表结构，代码也不绕；Python 这边走的是简洁风，函数少但挺灵活。你要是刚学完循环和列表，这两个版本都能试试看。要注意的是，两个语言逻辑顺序略有不同，比如 Python 用的是pop()操作移除元素，Java 则是遍历控制索引位置，别搞混就行。顺带一提，网上还有不少延伸内容，比如C++版本、汇编实现，甚至还有数据结构课程设计用的双向生