差分进化算法（Differential Evolution)概述1引言​最优化方法分为传统优化方法和启发式优化方法两大类。传统优化方法大多利用目标函数的梯度 (或导数)信息实现单可行解的惯序、确定性搜索；启发式优化方法以仿生算法为主，通过启发式搜索策略实现多可行解的并行、随机优化。启发式搜索算法不要求目标函数连续、可微等信息，具有较好的全局寻优能力。​在众多启发式优化方法中，差分进化算法是一种基于