差分进化算法

资 源 简 介

差分进化算法

详 情 说 明

差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种高效且简单的全局优化算法，属于进化计算的一种。它通过模拟生物进化中的变异、交叉和选择过程，在连续空间内搜索最优解。

差分进化算法的基本思路如下： 初始化种群：随机生成一组候选解，称为种群。 变异：对每个个体（候选解），选择若干个不同的个体，计算它们的差分向量，并生成变异个体。 交叉：将变异个体和当前个体进行混合，生成试验个体，以增强多样性。 选择：比较试验个体和当前个体的适应度（目标函数值），保留更优的个体进入下一代。

该算法的优点在于参数少、易于实现、收敛速度快，适用于高维优化问题。常见的应用场景包括工程优化、机器学习超参数调优等。

如果你自己实现了差分进化算法，成就感确实很大！它能帮助你深入理解进化计算的基本原理，并为复杂优化问题提供一种有效的解决方案。