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材料力学优化算法：差分进化(DE)：差分进化算法的参数设置与调试

1差分进化算法简介

1.1DE算法的基本原理

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。它主要应用于连续函数的优化问题，通过模拟自然进化过程中的选择、交叉和变异操作，来寻找最优解。DE算法的简单性和高效性使其在材料力学优化、机器学习、信号处理等领域得到广泛应用。

1.1.1算法步骤

初始化群体：随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个可能的解，即一组参数值。