差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种新兴的进化计算技术。在1995年，由Storn等人提出用来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。

差分进化算法和遗传算法很相似，也是一种基于群体智能理论的优化算法，通过群体内个体间的合作与竞争而产生的全局搜索策略，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，差分进化算法具有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，具有较强的全局收敛能力和稳健性，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。

 

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