进化差分算法，遗传算法的分支，非常好，值得学习- model and its detailed introduction matlab realize

：组合差分进化算法CoDE是一新的具有竞争力的算法，但收敛速度和寻优性能仍有待改进。为解决上述问题，提出对 组合差分进化算法CoDE从生成策略和控制参数两个方面进行改进，提出了两种改进的CoDE版本MCoDE和MCoDE—P，并 利用6个典型的测试甬数对改进性能进行检验。结果表明结合了最好个体信息的MCoDE方法能够改善CoDE的寻优性能， 而采用控制参数扩展的MCoDE—P方法却难以达到期望的效果。-: Combined differential evolution algorit

将基于混合差分策略的改进差分进化优化算法应用在PID控制器在线优化中。MDE( 改进差分 进化算法)结合了差分策略DE / rand /1的多样性和DE /best/1的高收敛速度的优点, 算法的寻优性能远超过两 种策略单独作用时的性能。此方法充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便, 让控制器 在系统运行过程中进行自我设计和优化。-Th is pape r presen ts a new m ethod􀀁 􀀁 􀀁

差分进化算法的标准源程序，很适合初学者来入门学习。-Differential evolutionary algorithm of standard source program, very suitable for beginners to start learning.

差分进化算法是一种新兴的进化计算技术它是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。-Differential evolution algorithm is a new evolutionary computation technique which is proposed by Storn et al in 1995, like other evolutionary algorithms, DE i