composite differential evolution for constrained evolutionary optimization.

复合差分演化是一种用于约束进化优化的进化算法。它结合了差分进化算法和其他优化技术，以解决在有约束条件下的优化问题。差分演化算法是一种全局优化算法，它通过以较低的维度选择种群个体来求解优化问题。然而，当优化问题存在约束条件时，差分进化算法可能无法有效地探索解空间。

复合差分演化算法通过将多种优化技术集成到差分演化算法中，以解决约束优化问题。它可以通过引入约束处理方法，如罚函数法或者修正约束法，来克服在有约束条件下的优化问题。此外，它还可以通过引入多种变异策略和交叉策略，以增加算法的多样性和全局搜索能力。通过这些方式，复合差分演化算法可以更好地适应多样性和约束条件，提高了算法的鲁棒性和有效性。

与单一算法相比，复合差分演化算法在解决约束优化问题时具有更优越的性能。它既可以保持差分演化算法的全局搜索能力，又可以通过引入其他优化技术来解决约束条件。因此，复合差分演化算法可以更好地解决实际中的约束优化问题，对于具有多样性和约束条件的优化问题具有较强的适应性和鲁棒性。