差异进化算法（Differential Evolution，DE）作为一种求解非线性、不可微、多极值和高维的复杂函数的有效和鲁棒 的方法，已引起了人们的广泛关注，在国...
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差异进化算法是一种简单、可靠和有效的全局优化算法。
The differential evolution is a simple, reliable and efficient global optimization algorithm.
本文作者还结合记忆策略、差异进化算法和粒子群优化算法提出记忆进化算法(MCOEA)。
Constrained optimization evolutionary algorithm based on memory, which integrates particle swarm optimization (PSO) with differential evolution (DE), named MCOEA, is proposed.
在连续潮流法的基础上，结合经过改进的差异进化算法，通过对变量的组合优化，求取系统静态电压稳定安全裕度。
By combining the continuous power flow method with improved differential evolution calculation, the static voltage stability margin is found via optimal grouping of relevant variables.
（差异进化算法DE）是一种用于优化问题的启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法[1] 。同遗传算法一样，差异进化算法包含变异和交叉操作，但同时相较于遗传算法的选择操作，差异进化算法采用一对一的淘汰机制来更新种群。由于差异进化算法在连续域优化问题的优势已获得广泛应用，并引发进化算法研究领域的热潮。 差异进化算法由Storn 以及Price [2]提出，算法的原理采用对个体进行方向扰动，以达到对个体的函数值进行下降的目的，同其他进化算法一样，差异进化算法不利用函数的梯度信息，因此对函数的可导性甚至连续性没有要求，适用性很强。同时，算法与粒子群优化有相通之处，但因为差异进化算法在一定程度上考虑了多变量间的相关性，因此相较于粒子群优化在变量耦合问题上有很大的优势。算法的实现参考实现代码部分[3]
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