差分进化算法

引言：（2020年9月29日）这篇文章是哔哩哔哩动画up主视频的学习笔记，今日经两位csdn博主“友情提醒”有洗稿嫌疑，现正在联系作者中。。。

链接地址：【算法入门】小姐姐带你五分钟入门差分进化算法｜又名爸爸与真假儿子的相爱相杀

基于群体的随机的并行搜索算法，求非线性不可微连续空间函数最小化

一、算法框架

1、种群初始化（产生爸爸）
由解空间的最大值减最小值，再乘以随机树，最后加上最小值得到。

注意这里说的是第i条染色体的第j个维度，而这里的最大最小值，就是从这个维度上取得。
最后随机产生N个个体。
2、变异（假儿子）
这里选用一种最常用的方法

可以随机选择爸爸，也可以选择适应度最好的爸爸。因此这很多中组合方式就有很多种DE算法（差分进化算法）
F是一个缩放因子，影响算法的全局寻优能力。
F越小，算法对于局部的搜索能力更好；F越大，算法更能跳出局部极小点（但是收敛更慢）

如果变异生成的个体不属于不属于需要探索的种群，就随机产生一个个体。

3、交叉（真儿子）
把真爸爸和假儿子放在一起，给真儿子传递基因。
对于每个元素，通过概率（交换信息的大小程度）得出元素来自真爸爸还是假儿子，同时对于每个染色体，都会在假儿子中随机指定一位传递给真儿子，保证元素不是全部来自真爸爸。

4、选择
比较每个父亲和儿子的适应度，选择适应度高的。
肯定会收敛到全局最优点。