本文介绍了差分进化算法（DE）的基本流程，包括初始化、变异、交叉和选择四个步骤，并提供了Python3的实现代码。DE算法在全局优化问题上表现出色，能够避免陷入局部最优。通过对比DE和PSO在解决特定测试函数上的表现，DE在避免局部最优方面优于PSO。
【注】：完整源码在我的github上，找不找得到就看自己咯 ^ _ ^
差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)是一种高效的全局优化算法。它也是基于群体的启发式搜索算法，群中的每个个体对应一个解向量。差分进化算法的进化流程则与遗传算法非常类似，都包括变异、杂交和选择操作，但这些操作的具体定义与遗传算法有所不同。
差分算法的具体流程如下(以下各式都是针对某一维来说的)：
1.初始化
一般通过以下式子来进行初始化：
x i = x m i n + r a n d ∗ ( x m a x − x m i n ) x_i=x_{min}+rand*(x_{max}-x_{min}) xi=xmin+rand∗(xmax−xmin)
其中， x m i n x_{min} xmin、 x m a x x_{max} xmax是其某一维的取值边界， r a n d rand rand为（0,1）之间的随机数
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