实例介绍
【实例简介】Differential Search Algorithm: A modernized particle swarm optimization algorithm
Differential Search Algorithm (DSA) is a new and effective evolutionary algorithm for solving real-valued numerical optimization problems. DSA was inspired by migration of superorganisms utilizing the concept of stable-motion. The problem solving success of DSA was compared to the successes of ABC, JDE, JADE, SADE, EPSDE, GSA, PSO2011 and CMA-ES algorithms for solution of numerical optimization problems. DSA is a multi-strategy based, advanced evolutionary algorithm. DSA analogically simulates a superorganism that migrates between two stopovers. Standard DSA has four different search-methods; bijective-DSA (B-DSA), surjective-DSA (S-DSA), Elitist(1)-DSA (E1-DSA), and Elitist(2)-DSA (E2-DSA). Hybridization of DSA (H-DSA) search methods is quite easy.
【实例截图】
【核心代码】
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├── ds_code (optimized)
│ ├── circlefit.m
│ ├── ds.m
│ ├── main.m
│ ├── plotcircle.m
│ ├── rosenbrock.m
│ ├── speedreducer.m
│ ├── step2.m
│ └── weierstrass.m
├── ds_code (standard)
│ ├── circlefit.m
│ ├── ds.m
│ ├── main.m
│ ├── plotcircle.m
│ ├── rosenbrock.m
│ ├── speedreducer.m
│ ├── step2.m
│ └── weierstrass.m
└── 好例子网_DSA_matlab.zip
2 directories, 17 files
标签： Optimization algorithm DSA
Differential Search Algorithm: A modernized particle swarm optimization algorithm
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