sqrriler's house

之前写完的约束优化代码需要在十八个测试问题上跑完，由于随机性的影响，需要进行多次测试问题，耗时太久，所以需要用到matlab的并行计算的功能。

一、背景介绍传统的差分进化 (DE) 包括几种变异策略以及三个控制参数：种群大小 NP，缩放因子 F，以及交叉率 CR，除了 NP 是对所有基于种群的算法是通用的之外，变异策略，参数 F，CR 对问题的适应度是 DE 搜索过程中最关键的问题。Self-adaptive Differential Evolution with Neighborhood Search (SaNSDE) 是对 N...

一、背景介绍1.1 问题背景由于机器学习和深层人工神经网络的兴起，出现了超过十亿个变量的优化问题。数据的普遍性也导致了在很多数据分析和学习问题上出现了大规模优化问题，如：飞机机翼和涡轮叶片的目标形状设计，卫星布局设计，大规模生物系统的评估，地震波形反演，供水系统的参数设定等。高维优化问题的一个主要难点在于，当决策变量增加时，搜索空间是呈指数增长的，称为“维度灾难”。当前处理高维问题的方...

一、背景介绍1.1 问题介绍约束优化在现实世界中很常见。解决约束优化问题具有挑战性，因为约束将搜索空间分为两部分：不可行搜索空间和可行搜索空间。一个约束实参优化问题可以被描述为：min f(x)subject to{gi(x)≤0,∀ i=1,2,...qhj(x)=0,∀ j=q+1,...mmin\ f(x)\quad subject\ to \...