差分進化算法優化集成參數

一、差分進化的思想 　　差分進化是在遺傳算法的基礎上發展而來的，與遺傳算法相似，有變異、交叉、選擇等操作，但是實現簡單，收斂速度快。差分進化的過程是隨機生成一個初始化羣體，經過交叉、變異、選擇三個操作，反覆迭代，保留有用的個體，尋找最優解。 　　差分進化利用了貪婪的思想，在每一次的迭代中，保留最優解。通過當前種羣個體跟經過交叉、變異後的個體以適應度值爲標準，進行比較，保留最優的個體。 （1）初始化

>>阅读原文<<