导读 差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体进化的优化算法，广泛应用于解决复杂的优化问题。相较于传统算法，它以简单高...
差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体进化的优化算法，广泛应用于解决复杂的优化问题。相较于传统算法，它以简单高效著称，尤其擅长处理非线性、多峰的复杂函数优化任务。💡
DE的核心思想是通过种群个体间的差异来引导搜索方向，从而实现全局最优解的逼近。其主要步骤包括初始化种群、变异、交叉和选择。在每一次迭代中，这些操作不断调整种群分布，使算法逐步向更优解靠近。🎯
这种算法的优势在于参数设置较少且易于理解，非常适合初学者入门。同时，它对初始种群分布要求不高，能够在短时间内找到较为满意的解决方案。因此，在机器学习模型调参、工程参数优化等领域，DE展现出极高的实用价值。⚙️
如果你正在寻找一种高效且灵活的优化工具，不妨试试差分进化算法！它就像一位智慧的探索者，在未知领域中为你指引方向。🚀