差分进化算法程序框图

2、 差分进化（DE）算法，源于Storn & Price的创新之作，作为高效全优化器，其核心在于突变、交叉和选择作的巧妙结合。 算法流程涉及初始化参数（F、Cr、Np、D），构建决策空间的个体种群，以及一系列关键步骤：变异产生多样性，交叉增强结构，最后通过选择作锁定最优区域。

1、   通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件或记录的固定字段中。 相对应的，没有固定结构不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、、XML、HTML、各类报表、图像和/信息等等。

3、 差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)是一种高效的全优化算法。 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传算法非常类似，都包括变异、杂交和选择作，但这些作的具体定义与传算法有所不同。