差分进化算法（Differential Evolution）

差分进化算法（Differential Evolution，DE）和GA，PSO，ACO等进化算法一样，都是基于群体智能的随机并行优化算法，通过模仿生物群体内个体间的合作与竞争产生的启发式群体智能来指导优化搜索。

算子课上我讲的PPT，主题是查分演化计算，用到了变异算子，交叉算子和选择算子。

复盘分析

1. 差分进化与遗传算法相似，这一点，对遗传算法稍微了解的人都会有这样的疑问。该PPT未对二者的区别和联系进行分析。我对二者都有一定的了解，并做过二者的简单实现，理应在这方面做出思考。遗憾的是，演讲结束后，老师问到这个问题，我没有做出较好的回答。
2. 介绍完算法的原理后，举了一个非凸函数寻优的例子，并且展示了函数的3D图像和最优函数值演变曲线，这一点很好。介绍图像时，首先要介绍坐标轴的含义和单位，这一点没有照顾好。
3. 很明显的一个缺陷是： 缺少该算法在工业上的应用实例。让人感觉该算法只存在于纸面上，却无实际应用价值。

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链接——本PPT的TEX源码

原PPT见：http://download.csdn.net/detail/u012176591/9602791