matlab差分进化算法

差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种常用的全局优化算法，由Storn和Price于1997年提出。该算法不依赖于目标函数的梯度信息，只需要知道目标函数的取值，因此适用于目标函数非光滑、非线性的问题。Matlab中也内置了差分进化算法的工具箱，可以方便地使用。

差分进化算法主要包含以下步骤：
1. 初始化种群
2. 选择三个不同的个体
3. 生成变异个体
4. 交叉变异
5. 选择

其中，种群中每个个体都代表了一个可行解，而变异操作会随机产生新的可行解，交叉变异操作会将新产生的可行解与原有的个体进行混合。最后，通过选择操作从新产生的种群中选出适应度最好的个体作为下一代种群的一员。

在Matlab中使用差分进化算法，可以通过命令“deoptimset”设置算法参数，例如种群大小、迭代次数等。同时，还可以通过自定义目标函数来解决各种实际问题。