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。

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Differential Evolution Algorithm With Strategy Adaptation for Global Numerical Optimization是什么算法

"Differential Evolution Algorithm With Strategy Adaptation for Global Numerical Optimization"是一种基于差分进化算法 (DE) 的全局优化算法。该算法在差分进化算法的基础上，引入了策略自适应机制，以提高算法的性能和适应性。其主要思想是在进化过程中，根据当前种群的状态和进化的趋势，自适应地选择差分进化算法的变异策略和交叉策略，以提高算法的搜索效率和全局收敛性。同时，该算法还引入了自适应学习率因子和自适应缩放因子，以自适应地调整算法参数，进一步提高算法的性能和适应性。该算法已经在多个实际问题中得到了应用，如电力系统、智能制造等领域。

differential evolution-a practical approach to global optimization

微分进化（Differential Evolution，DE）是一种实际的全局优化方法。它是一种演化算法，源于遗传算法和进化策略。与其他优化算法相比，DE具有以下几个特点。

首先，DE具有较强的全局搜索能力。它使用一种个体的差异来引导搜索过程，通过对个体进行随机的变异和交叉操作，使搜索过程能够逃离局部最优解，进而实现对全局最优解的搜索。

其次，DE的算法过程简单易实现。DE算法的基本操作包括选择、变异和交叉，其中变异和交叉操作是DE的核心。变异通过引入随机扰动来产生新的解向量，而交叉则通过比较两个解向量的差异来生成新的解向量。这种简单直观的操作使得DE具有较低的计算复杂性和较高的实用性。

此外，DE还能够处理高维、非线性和非光滑的优化问题。由于DE采用人工进化的思想，不需要对优化问题进行特定的假设和约束，因此能够适应不同类型的问题。它可以很好地解决实际问题中存在的多个局部最优解和约束条件的情况，具有较强的自适应性和鲁棒性。

最后，DE在实际应用中具有广泛的适用性。DE已经成功应用于多个领域，如工程设计、信号处理、金融建模等。通过结合DE和其他优化算法，可以提高优化过程的效率和准确性，为实际问题提供有效的解决方案。

综上所述，微分进化是一种实用的全局优化方法，具有全局搜索能力强、算法过程简单、能处理复杂问题和广泛适用等特点。随着计算能力的不断提高和应用需求的增加，DE将在更多实际问题中发挥重要作用。