差分进化算法

进化算法的核心理念是“优胜劣汰”，通过模拟生物进化过程中的自然选择来寻找问题的最优解。它包括遗传算法、差分进化算法、协同进化算法和分布估计算法等。这些算法借鉴了大自然中的生物进化机制，如遗传、变异和交叉，以寻找全局最优解。

遗传算法（GA），1975年由J.Holland提出，基本步骤包括种群初始化、个体评价、迭代选择、交叉和变异。它通过遗传和变异操作，逐步优化解空间中的个体，直到达到预设条件。

差分进化算法（DE）在1997年由Rainer Storn和Kenneth Price发展，是多目标优化算法，通过随机生成、变异和交叉生成新个体，以逼近全局最优。它不同于遗传算法，其变异策略更具随机性和效率。

协同进化算法（CCEAs）通过问题分解和子群体间的合作，实现了“分而治之”的策略，通过子种群的协同进化来优化大规模问题。

分布估计算法（EDA）结合自然进化和统计学习，通过概率模型描述解的空间分布，通过建模-采样过程驱动进化，寻找最优解集。

每种算法都有其独特的优势和适用场景，它们共同构成了进化算法家族，为解决复杂优化问题提供了有力的工具。如果你对这些算法有疑问，欢迎随时提问，我会持续分享更多相关知识。