精选优质文档-倾情为你奉上基本差分进化算法基本模拟退火算法概述DE算法是一种基于群体进化的算法，其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。由于DE算法操作简单，寻优能力强，自提出以来引起了国内外学者的高度关注，目前已在电力系统优化调度、配网重构等领域得到了应用。1、算法原理DE算法首先在N维可行解空间随机生成初始种群，其中，为DE种群规模。DE算法的核心思想在于采取变异和交叉操作生成试验种群，然后对试验种群进行适应度评估，再通过贪婪思想的选择机制，将原种群和试验种群进行一对一比较，择优进入下一代。基本DE算法主要包括变异、交叉和选择三个操作。首先，在种群中随机选取三个个体，进行变异操作：其中表示变异后得到的种群，表示种群代数，为缩放因子，一般取(0,2，它的大小可以决定种群分布情况，使种群在全局范围内进行搜索；、为从种群中随机抽取的三个不同的个体。然后，将变异种群和原种群进行交叉操作：其中表示交叉后得到的种群，为0,1之间的随机数，表示个体的第个分量，为交叉概率，为之间的随机量，用于保证新个体至少有一维分量由变异个
