一、介绍差分进化算法(Differential Evolution，DE )由Storn和Price于1995年首次提出。 主要用于求解实数优化问题。 该算法是一种基于群体的自适应全局优化算法，是一种进化算法，具有结构简单、实现容易、收敛快、鲁棒性强等特点，因此具有数据挖掘、模式识别、数字滤波1996年在名古屋举办的第一届国际进化计算(ICEO )竞赛证明差分进化算法是最快的进化算法。
与遗传算法一样，差分进化算法也是一种基于现代智能理论的优化算法，通过群体内个体之间的相互合作与竞争产生的群体智能来指导优化搜索的方向。 该算法的基本思想是根据随机发生的初始个体群，通过将个体群中任意两个个体的矢量差与第三个个体相加产生新个体，将新个体与现代个体群中相应个体进行比较，只要新个体的适应度优于当前个体的适应度通过不断进化，保留优良个体，淘汰劣质个体，使搜索接近最优解。
为了让更多的研究者理解和研究差分进化算法，Storn和Price于1997年建立了差分进化算法的官方网站。 该网站的建立得到了广大研究者的关注和支持，为相关人员进行差分进化算法的理论和应用研究提供了极大的方便。 另外，Store和Price没有为差分进化算法申请任何形式的专利，这也对推动差分进化算法的研究和应用起到了重要的作用。
二、步骤：其具体演化流程如下。
(1)确定差分进化算法的控制参数，确定适应度函数。 差分进化算法的控制参数中包含个体群马自行车运动中心NP、变焦因子f和杂交概率CR。
)2)随机发生初始种群。
(3)评价初始种群，即计算初始种群中每个个体的适应度值。
)4)判断是否达到了终止条件，或者进化代数是否达到了最大。 如果是，则中止进化，将最佳个体作为最佳解输出； 不，继续。
)5)进行变异和交叉操作，得到中间种群。
(6)从原种群和中间种群中选择个体，得到下一代种群。
(7)进化代数g=g 1，步骤)转移到4 )
三.运行结果
四.代码https://download.csdn.net/download/weixin _ 41971010/20386308原理可参考此文。
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