差分进化算法

资 源 简 介

差分进化算法

详 情 说 明

差分进化算法是一种高效的全局优化算法，属于进化计算的分支。它通过模拟自然界生物进化过程中的变异、交叉和选择机制，在解空间中寻找最优解。

算法核心思想是通过种群中个体之间的差异向量来产生新的候选解。其工作流程主要分为三个关键步骤： 变异阶段：从当前种群中随机选择不同的个体，通过差分操作产生突变个体 交叉阶段：将突变个体与目标个体进行参数混合，产生试验个体 选择阶段：根据适应度值，在试验个体和目标个体之间选择更优者进入下一代

该算法具有几个显著特点：不需要梯度信息、对目标函数要求低、并行性好、参数少且易于实现。它特别适合处理非线性、不可微、多峰值的复杂优化问题。

常见的应用场景包括工程优化设计、机器学习参数调优、经济模型求解等。算法性能主要受缩放因子、交叉概率和种群大小等参数影响，合理的参数设置对收敛速度和解的质量都有重要影响。