李 斌

（河南建筑职业技术学院，河南 郑州 450064）

差分进化算法的研究进展

李 斌

（河南建筑职业技术学院，河南 郑州 450064）

差分进化算法是一类当前较为强大的随机实参数优化算法，已成功解决很多实际问题。它具有全局优化性能好、结构简单易于实现、控制参数少和搜索能力强等优点，差分进化算法吸引了众多进化算法研究者的关注。文中详细概述了差分进化算法的基本概念、特点、改进和应用现状，就DE算法的进一步研究进行了探讨和展望。

差分进化；进化算法；遗传算法

1 引言

根据达尔文的生物进化理论，自然界的物种会随着客观环境的变化而发生变异，各个物种在竞争环境中生存，优胜劣汰，使得生物不断进化。为了求解复杂优化问题，一些研究人员尝试借鉴自然界物种进化的思想来开展优化算法研究，从而开启了一个重要研究方向——进化计算（Evolutionary Computation，简称EC）。进化计算具有稳健性、易实现性和全局搜索能力强等特点，同时不依赖待求问题的种类和性质，因此在众多领域倍受关注。

类似于其他的进化计算算法，差分进化（Differential Evolution，简称DE）算法也是一种基于种群的全局随机搜索算法[1]，它最初是由Storn和Price为求解切比雪夫多项式拟合问题于1995年提出的。1996年5月在日本举行的第一届国际进化优化方法竞赛（International Contest on Evolutionary Optimization， ICEO）中，DE算法表现突出，获得了第三名的成绩。1997年的第二届国际进化优化方法竞赛中Price通过大量优化实验证明了DE是一种性能优异的进化算法。从此，DE算法得到更多研究者的关注。……