双层优化的差分进化算法

双层优化的差分进化算法是一种进化算法，用于解决优化问题。它将差分进化算法（DE）与一种局部搜索方法相结合，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。

在双层优化的差分进化算法中，DE作为全局搜索方法，用于产生新的解。然后，局部搜索方法被用来改善这些解。这种方法可以避免DE算法陷入局部最优解，同时加速算法的收敛速度。

具体实现时，双层优化的差分进化算法将DE算法和局部搜索方法分别作为外层循环和内层循环。在每次外层循环中，DE算法根据当前种群产生新的解，并将其作为内层循环的初始解。内层循环使用局部搜索方法来改善这些解，并选择最优解。

总体来说，双层优化的差分进化算法是一种高效的优化方法，能够在较短的时间内找到全局最优解。