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基于差分进化 (DE) 算法，进行多目标优化的基本运行。-MATLAB开发。

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简介：
该工具集涵盖了以下文件：首先，`MODEparam.m` 用于生成运行 MODE 优化算法所需的关键参数。其次，`MODE.m` 文件负责执行实际的优化算法。该算法基于差分进化 (DE) 方法，提供了一种简洁有效的连续空间全局优化方案，具体参考 Storn, R., Price, K., 1997 的论文“差分进化：一种简单有效的连续空间全局优化启发式方法”，发表于《全球优化杂志》第 11 期，341 – 359 页。在单个目标进行优化时，标准 DE 算法将自动运行；而当需要同时优化两个或多个目标时，则会采用优势关系来指导 DE 算法中的贪婪选择步骤。最后，`CostFuntion.m` 定义了需要进行优化的成本函数。

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  • 基于差分进化的多目标优化算法：利用基础DE算法实现-matlab开发
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    这段内容介绍了一个基于差分进化（DE）的基础多目标优化算法的MATLAB实现。通过改进的经典DE框架，旨在解决复杂工程问题中的多目标决策难题。 该工具集包含以下文件： 1) MODEparam.m：生成运行MODE优化算法所需的参数。 2) MODE.m：执行基于差分进化（DE）算法的基本多目标优化方法的代码，具体参考文献为“Storn, R., Price, K., 1997。差分进化：一种简单有效的连续空间全局优化启发式方法。”当只有一个目标被优化时，使用标准 DE 算法；如果有两个或多个目标，则在贪婪选择步骤中应用优势关系。 3) CostFunction.m：定义了要进行优化的成本函数。
     
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    本项目基于MATLAB平台，采用差分进化算法进行优化问题求解。通过该工具箱，用户可便捷地应用于各类工程和科学计算中的复杂优化任务。 该贡献提供了一个使用差分进化算法的函数来寻找最佳参数集。简单来说：如果您有一些无法计算导数的复杂函数，并且您想找到使函数输出最小化的参数集合，那么可以考虑使用此包作为解决方案之一。优化的核心是差分进化算法。 此外，这个软件包提供的代码远不止包括Differential Evolution主页上的内容： - 优化可以在多个内核或计算机上并行运行。 - 在整个优化过程中提供广泛且可配置的信息反馈。 - 存储中间结果以供后续查看和分析进度情况。 - 可通过电子邮件发送进度信息给用户。 - 不需要额外安装优化工具箱即可使用。 - 提供演示功能，使新手能够快速上手操作。 - 完成后可以展示整个过程中的关键数据点及结果。 - 支持多种结束条件的选择（如最大运行时间、达到特定目标值等）。 - 每个参数的取值范围可以根据实际需要设定上下限约束。 - 参数值可被量化处理，例如适用于整数类型的参数。
     
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