差异进化算法

差分进化算法（英語：differential evolution）又称微分进化算法，是一种求解最佳化问题的进化算法。因為进化算法對於最佳化问题的要求極少，所以被視為一種。雖然後設启发式算法適用於多種最佳化问题，但是並不保證可以找到全局最優解。 差分进化算法被使用在多維度實數編碼的最佳化问题。因為此算法不使用問題的梯度資訊，故可解不可微分的最佳化问题。也因此，差分进化算法可用於不連續的，雜訊的，隨著時間改變的最佳化问题。 差分进化算法類似遗传算法，包含变异，交叉操作，淘汰机制。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。而差分进化算法与遗传算法不同之處，在於变异的部分是隨選兩個解成員變數的差異，經過伸縮後加入當前解成員的變數上，因此差分进化算法無須使用機率分佈產生下一代解成員。 算法的原理采用对个体进行方向扰动，以达到对个体的函数值进行下降的目的，同其他进化算法一样，差分进化算法不利用函数的梯度信息，因此对函数的可导性甚至连续性没有要求，适用性很强。同时，算法与粒子群优化有相通之处，但因为差分进化算法在一定程度上考虑了多变量间的相关性，因此相较于粒子群优化在变量耦合问题上有很大的优势。由于差分进化算法在连续域优化问题的优势已获得广泛应用，并引发进化算法研究领域的热潮。算法的实现参考实现代码部分