在MATLAB环境下编的基于邻居搜索的动态差分协同进化代码-Neighbor search based on dynamic differential co-evolution code

基于差分演化算法的源程序，非常好用。能处理多种函数优化问题。-Based on differential evolution algorithm source code, very easy to use. Able to handle a variety of function optimization problems.

：组合差分进化算法CoDE是一新的具有竞争力的算法，但收敛速度和寻优性能仍有待改进。为解决上述问题，提出对 组合差分进化算法CoDE从生成策略和控制参数两个方面进行改进，提出了两种改进的CoDE版本MCoDE和MCoDE—P，并 利用6个典型的测试甬数对改进性能进行检验。结果表明结合了最好个体信息的MCoDE方法能够改善CoDE的寻优性能， 而采用控制参数扩展的MCoDE—P方法却难以达到期望的效果。-: Combined differential evolution algorit

差分进化算法的代码框架和实例，可以实现迭代进化，得到需要的优化解。(Code framework and example of differential evolution algorithm.It can achieve iterative evolution and get the desired solution.)