第3章　差分进化算法

3.1　引言

在遗传、选择和变异的作用下，自然界生物体优胜劣汰，不断由低级向高级进化和发展。人们注意到，适者生存的进化规律可以模式化，从而构成一些优化算法；近年来发展的进化计算类算法受到了广泛的关注。

差分进化（Differential Evolution，DE）算法是由Storn等人于1995年提出的，其最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现它也是解决复杂优化问题的有效技术。

差分进化算法是一种新兴的进化计算技术［1］，它基于群体智能理论，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法。但相比于进化计算，它保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，降低了进化计算操作的复杂性。同时，差分进化算法特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，它具有较强的全局收敛能力和鲁棒性（也称稳健性），且不需要借助问题的特征信息，适用于求解一些利用常规的数学规划方法很难求解甚至无法求解的复杂优化问题［2-5］。因此，差分进化算法作为一种高效的并行搜索算法，对其进行理论和应用研究具有重要的学术意义和工程价值。

目前，差分进化算法已经在许多领域得到了应用，如人工神经元网络、电力、机械设计、机器人、信号处理、生物信息、经济学、现代农业和运筹学等。然而，尽管差分进化算法获得了广泛研究，但相对于其他进化算法而言，其研究成果相当分散，缺乏系统性，尤其在理论方面还没有重大突破。