去基线算法的Matlab代码-MadDE相关事宜

简介：
本资源提供一套未采用基准函数库的Matlab实现代码，用于多目标优化领域中的MadDE（Multi-agent Differential Evolution）算法的研究与应用。 该GitHub存储库适用于题为“通过贝叶斯超参数优化改进差分进化”的论文，在2021年IEEE进化计算大会上被接受。在这项工作中，我们提出了一种称为MadDE的进化算法（EA），它基于经典的全局优化问题解决方案，用于实数、无导数和有界约束条件下的全局优化。 此外，还提出了SUBHO算法来调整任何EA超参数，并在我们的MadDE算法中进行了演示。 MADDE是CEC 2021特别会议和比赛上被接受的单目标约束数值优化问题解决方案。我们提供代码用于将MadDE与AGSK、IMODE、j2020、LSHADE、LSHADE_cnEpSin以及代理辅助贝叶斯超参数优化器（SUBHO）等基准方法进行比较。 SUBHO是一种通过使用贝叶斯优化思想为一般优化算法找到最佳超参数的工具。