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材料力学优化算法：差分进化(DE)：差分进化算法的多目标优化

1绪论

1.1差分进化算法简介

差分进化算法（DifferentialEvolution,DE）是一种基于群体智能的优化算法，由RainerStorn和KennethPrice在1995年提出。DE算法通过模拟自然进化过程，包括变异、交叉和选择等操作，来寻找优化问题的最优解。与遗传算法相比，DE算法操作简单，参数少，易于实现，且在解决高维、非线性、多模态优化问题时表现出色。

1.1.1差分进化算法的基本步骤

初始化群体：随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个解向量。

变异操作：