进化算法

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。

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

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

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。

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。

这是一个可运行的Matlab实现的差分进化算法，代码中的注释非常清晰明了。

TSP（旅行商问题）是一个典型的NP完全问题，意味着随着问题规模的增加，解决时间呈指数增长。TSP问题要求从一个起始城市出发，经过每个城市恰好一次，最终回到起始城市，使得总路程最短。利用进化算法（如遗传算法）可以有效地近似解决这一问题。

差分进化算法是一种用于解决优化问题的有效全局优化算法。该算法使用群组中的个体来表示解决方案，并通过变异、交叉和选择操作来生成新的解决方案。差分进化算法已成功应用于解决各种优化问题，包括Rastrigin函数。

和谐OS 2图形着色是一个跨平台的应用程序，用于构建图形并在其上运行图形着色算法。您可以从以下位置下载此应用程序：Windows、Linux和macOS。图形着色是图论中重要的概念之一，在许多计算机科学应用中有广泛应用。它解决了在给定约束条件下为图的元素分配颜色的问题，特别适用于数据挖掘、图像分割、聚类和网络科学研究。顶点着色是其中最常见的应用之一，通过Welsh-Powell算法实现顶点的贪婪着色，以确保相邻顶点不具有相同的颜色。进化算法如Harmony Search模仿音乐即兴过程来解决优化问题，尽管不适用于二进制表示，但在复杂优化中展示了灵活性。