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差分进化算法研究进展详解
第22卷第7期 与 决 策 2007年7月
V01．22No．7 2007
andDecision July
文章编号：1001·0920(Z007)07—072卜09
差分进化算法研究进展
刘 波，王 凌，金以慧
(清华大学自动化系．北京100084)
摘 要z作为一种简单而有效的新兴计算技术，差分进化算法(DE)已受到学术界和工程界的广泛关注，并取得了许
多成功应用．为此，围绕差分进化算法的原理、特点、改进及其应用等方面进行全面综述，重点介绍了针对复杂环境的
差分进化算法研究内容，包括多目标、约束、离散和噪声环境下的优化等．最后提出了有待进一步研究的若干方向．
关键词：差分进化；多目标优化；约束优化；离散优化；噪声优化
中图分类号：TPl8 文献标识码：A
Advancesindifferentialevolution
Yi—hui
LIUBo。WANG
Ling，jlN
ofAutomation，Tsinghua 100084，China．Correspondent：WANGLing，E-mail：
(Department University，Beijing
wangling@mail．tmnghua．edu．cn)
AbstractAsanovel and is
evolutionarycomputing evolution(DE)issimpleeffective，which
technique，differential
wideattentionandresearchinbothacademicand fieldsandachievessuccessful
paid industry many applications．A
onDEis in of and studieson
completesurvey presentedaspectmechanism，feature，improvementsapplications．The
DE at environmentare introduced and
aimingcomplex especially including noisy
futureresearchdirectionandcontentsare
optimization．Finally，the pointedout．
words：Differential
Key evolution；Multi—objectiveoptimization；Constrainedoptimization；Discreteoptimization；
Noisyoptimization
1引 言 为一种高效的并行有哪些信誉好的足球投注网站算法，对其进行理论和应用
Evolution，DE)[1’2]研究具有重要的学术意义和工程价值．
差分进化算法(Differential
是一种新兴的进化计算技术．它是由Storn等人于 目前，DE已经在许多领域得到了应用，譬如人
1995年提出的，
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