差分进化算法如何工作，并在多目标优化中如何应用以解决高维问题？

差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种高效的全局优化算法，它利用种群中个体间的差分信息来指导搜索过程。该算法的基本思想是从当前种群中随机选择三个个体，通过它们的加权差分来构造一个新的个体，并与另外一个随机个体进行竞争。如果新构造的个体在适应度上优于随机个体，则被选中进入下一代种群。差分进化特别适合于高维空间和多目标优化问题，因为它能够在搜索过程中保持种群的多样性，并有效地利用差分信息指导搜索向解空间更好的区域移动。

参考资源链接：[进化算法与遗传算法概览：Geatpy库应用](https://wenku.csdn.net/doc/64619160543f8444889366b1?spm=1055.2569.3001.10343)

在多目标优化中，差分进化算法需要进行适当的修改来处理多个目标函数。这通常是通过聚合这些目标函数来形成一个多目标优化问题的单一适应度函数，或者使用帕累托前沿的概念来选择和保留最优解。为了应对高维问题，算法需要更精细地设计参数，比如种群大小、交叉概率和缩放因子，同时可能需要结合降维技术或其他优化策略来提升搜索效率和解的质量。

通过《进化算法与遗传算法概览：Geatpy库应用》这份资料，您可以了解到差分进化算法在多目标优化中的应用案例和实践技巧。文档中不仅详细介绍了差分进化算法的理论基础，还提供了一系列针对高维多目标优化问题的解决方案和实际操作指南。例如，可以学习到如何设置种群参数以适应复杂的高维问题，以及如何利用多目标优化策略来获得一组均衡的非劣解。结合Geatpy库的具体应用，您将能够掌握差分进化算法在解决实际问题中的强大能力，从而在科研或工程实践中取得突破性进展。

参考资源链接：[进化算法与遗传算法概览：Geatpy库应用](https://wenku.csdn.net/doc/64619160543f8444889366b1?spm=1055.2569.3001.10343)