差分进化算法实践报告
问：差分进化的详细简介
- 答：DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择。在每一代的进化过程中，每一个体矢量作为目标个体一次，算法通过不断地迭代计算，保留优良个体，淘汰劣质个体，引导搜索过程向全局最优解逼近。
问：自适应差分进化算法
- 答：我姐姐作毕业设计，关于自适应算法的问题。
所谓自适应就是类似toefl,gre机考试题的出题方法一样，在你答得好的情况下，题目会
越来越难，在你答得差的情况下，题目会越来越容易，由系统自动完成。而系统正是用了
一种科学的算法来实现这个过程，而并不是为所欲为，想当然的作！
那位高手有相关资料或者相关程序可供参考，希望不吝赐教！300分
问：差分进化算法matlab的小例子
- 答：差分进化算法matlab的小例子
在内存管理方案中放置的第三种类型是类型引用，引用通常就是一个指针。我们不会显示的使用指针，它们由公共语言运行时（CLR）来管理。
问：差分进化算的的“评价种群”与“适应度”
- 答：差分进化：DE（其它进化类算法也一样）
评价种群：也就是进化的种群，种群中的每个个体在进化过程中都需要被评价，判断个体的优劣
适应度：种群中个体被评价的依据，实际为一个适应度函数，你将个体值作为输入代入适应度函数，输出就是该个体的适应度值，进而根据所有个体的适应度值来进行选择过程
个人经验理解，希望你能看懂！
问：差分进化算法的主要操作算子有哪些
- 答：进化算法EA(evolutionary algorithms)是一个“算法簇”，尽管它有很多的变化，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，特殊算子的引用，以及不同的再生和选择方法，但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。
本文来源: https://www.lw71.cn/article/2381b6d43346ef87b1301cf1.html