差异演化算法是一种基于群体差异的演化算法,由于算法的易实现性和高效性,受到了相关领域专家学者的广泛关注,在很多工程与应用领域,比如非线性函数优化、神经网络、多目标优化、数据滤波等领域得到很好的仿真效果。但是差异演化算法还缺乏一些理论基础,另外,对于差异演化算法在离散问题和组合优化问题上的研究也还有待加强。本文在前人工作的基础上,主要对差异演化算法在函数优化方面和组合优化方面进行了研究。 ⑴对差异演化算法的国内外发展状况以及相关的基本概念进行了介绍,并阐述了本文的主要工作。介绍了差异演化算法的基本概念、原理及其发展,并分析了其优缺点及国内外的一些改进策略。并重点介绍了基于DE/rand-to-best/1版本的差异演化算法操作步骤和其C语言源代码。 ⑵介绍了改进差异演化算法在函数优化方面的应用,主要是设计了一个差异演化算法与粒子群优化算法的融合算法,算法主要是在改进算法的种群多样性方面做的很好,试验结果表明了融合后的算法在函数优化方面效果很好、而且比单一的差异演化算法收敛速度快,精度更高,稳定性更好。 ⑶研究了差异演化算法在离散问题中的处理策略,以及在离散问题中的应用。并将处理离散问题的策略用于处理背包问题和组合优化领域的车辆路径问题,得到不错的优化效果。试验结果表明,差异演化算法比标准遗传算法和双种群遗传算法优化效果都好。