CoDE组合差分进化算法求函数最小值：f(x) = x*0.0006649+(1-x)*0.0008697

对于给定的函数f(x) = x*0.0006649 + (1-x)*0.0008697，我们可以使用CoDE（Combination Differential Evolution）算法来求解其最小值。

首先，我们需要确定算法的参数。这些参数包括种群大小、迭代次数、交叉概率、差分缩放因子等。参数的选择需要根据具体问题进行调整。

接下来，我们初始化种群。对于每个个体，随机生成一个初始解向量x。解向量x的取值范围应该在[0, 1]之间，因为函数中使用了权重。

然后，我们开始迭代优化过程。在每次迭代中，对于每个个体，选择三个不同的个体作为参考个体，并使用差分变异操作生成新的解向量。具体而言，通过选择三个随机个体A、B和C，计算差分向量D = B - C。然后，通过将差分向量D与参考个体A相加，得到新的解向量V = A + D。

接下来，通过交叉操作将新的解向量V与原始解向量x进行组合，得到一个新的个体。具体而言，对于每个维度，根据设定的交叉概率，选择新的解向量V中对应位置的值，或者保持原始解向量x中对应位置的值。

然后，我们可以计算新个体的适应度值，即代入函数f(x)计算得到的值。

接下来，我们可以使用选择策略来更新种群。具体而言，对于每个个体，如果新个体的适应度值更优，则将其替换为原个体；否则，保留原个体。

最后，根据设定的终止条件（例如达到最大迭代次数或解的收敛程度），得到最优解。

需要注意的是，CoDE算法的性能可能受到参数设置和函数的特性影响，因此在实际应用中需要进行实验和调优来获得较好的结果。