EA

• 一些进化算法简单实现
• 算法的简单描述和运行方法可以参考对应算法内部的readme文档

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GeneticAlgorithm

该项目用两个经典问题展示遗传算法在对应问题上的应用

• 求解非线性函数极值问题
• TSP问题

注意：

1. 主要流程在 main.m 脚本中，其中各节功能已经写明，具体地方的注释也已标明，包括关键变量存储的数据也已在注释中说明，直接运行main.m即可看到示例；
2. 相关的辅助函数已经写明了注释、输入、输出等；
3. 遗传算法也有可能会陷入到局部最优解；

PSO&ACA

包含了经典的粒子群算法和蚁群算法示例

NSGAⅡ

Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 2002, 6(2): 182-197.

以ZDT-1为例

NSPSOFS&CMDPSOFS&NSGAⅡFS

Xue B, Zhang M, Browne W N. Particle swarm optimization for feature selection in classification: A multi-objective approach[J]. IEEE transactions on cybernetics, 2012, 43(6): 1656-1671.

VLPSO

Tran B, Xue B, Zhang M. Variable-length particle swarm optimization for feature selection on high-dimensional classification[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2018, 23(3): 473-487.

PSO_EMT

Chen K, Xue B, Zhang M, et al. An evolutionary multitasking-based feature selection method for high-dimensional classification[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2020.

• 数据以 .mat 的格式放在data文件夹下
  • 数据格式：X : (InsNum * Features)
  • 标签格式：Y : (InsNum * 1)
• main为主函数入口，修改运行数据文件名即可运行

SM_MOEA_FS

Cheng F, Chu F, Xu Y, et al. A Steering-Matrix-Based Multiobjective Evolutionary Algorithm for High-Dimensional Feature Selection[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021.

MTPSO

K. Chen, B. Xue, M. Zhang, and F. Zhou, “Evolutionary Multitasking for Feature Selection in High-dimensional Classification via Particle Swarm Optimisation,” IEEE Trans. Evol. Computat., pp. 1–1, 2021, doi: 10.1109/TEVC.2021.3100056.

• 数据以 .mat 的格式放在data文件夹下
  • 数据格式：X : (InsNum * Features)
  • 标签格式：Y : (InsNum * 1)
• MTPSO为主函数入口，修改运行数据文件名即可运行
• 由于文章中有些细节没有交代得很清楚，这里的复现很多细节是依照我的理解处理的。具体不明确的地方已经在注释中标注。
• 该算法仅仅简单实现文章的算法流程，实验结果等没有做详细的对比，很多细节也没有深入研究，仅供参考！