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c语言实现DE差分进化算法,测试集采用cec-2014,可自行替换测试函数,使用boost函数库,缺少函数库的用户可以自行将随机数函数替换成c语言自带的rand函数
针对传统差分进化算法在处理复杂优化问题时存在易陷入局部最优解和求解精度低的缺陷，提出了混合波动差分进化算法。该算法预先设置两组配置参数，并依据混合系数的区分，依次选择每组中的交叉因子和相关参数构成波动
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用标准C++语言写的经典差分进化算法（DifferentialEvolutionAlgorithm）程序代码，建立空的C++工程，然后之间添加这里面的.h和.cpp文件，就可以运行，代码中加了基本的注
作为进化算法的一类,差分进化算法能够有效对社会系统进行只能模拟,更好地演化社会系统的进化状态,同时能够进行一定的改进,进而优化进化性能。
首先提出一种基于混沌映射的差分进化算法, 通过引入混沌映射的概念, 在群体初始化和子代重构两个方 面对经典差分进化算法进行改进, 提高其寻优精度及稳定性, 并通过对几个典型的Benchmark 函数进
差分进化算法（DE算法）的主要特性是通过个体间的差异实现个体变异。变异向量由随机选取的个体向量与另外两个随机选取的个体间的差向量求和得到。相比于经典的变异算子，更加贴近个体重组的变异算子的差分是DE算
差分进化算法是一种基于种群的优化算法，在优化问题上具有广泛的应用。本文主要介绍了差分进化算法的基础知识和常用变种及其应用场景，同时详细讲解了算法的运作原理和参数设置方法。本文还提供了若干案例和应用实例
提出了一种用于全局优化的混合差分进化算法。 在新算法中,混沌系统的随机性被用来在搜索空间中尽可能多地散布个体,模式搜索方法被用来加速局部开发,而DE算子被用来跳到一个更好的点。 证明了全局收敛。 详细
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