动态元模型协同差分进化算法

动态元模型协同差分进化（Dynamic Meta-modeling Co-evolutionary Differential Evolution, DM-CDE）是一种结合了元学习和差分进化算法的优化方法。它主要用于处理复杂且高度非线性的优化问题，特别是在工程设计、机器学习参数调优等领域。

1. 元模型：元模型是一个轻量级的模型，用于快速评估目标函数的性能。在DM-CDE中，元模型能够实时地学习和适应目标函数的行为，这使得算法能够更有效地搜索到全局最优解。

2. 协同进化：多个子群体同时进行演化，每个子群体维护一个独立的元模型。通过这种协作，子群体之间的信息可以相互交流，增强整个群体的全局搜索能力。

3. 差分进化：是种种群优化算法，基于三个随机个体生成变异算子，然后与当前种群中的个体进行比较，选择更好的解进行迭代。在DM-CDE中，这个过程被应用到元模型和真实目标函数上，以优化搜索策略。

相关问题：
1. 在什么情况下会选择使用DM-CDE算法？
2. 这种算法如何处理目标函数的非凸性和噪声？
3. 如何评估DM-CDE的收敛速度和稳定性？