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文档摘要

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自主差分进化算法：设计、实现与多领域应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究和工程应用中，优化问题无处不在，从资源分配、路径规划到参数优化等，都需要寻找最优解以提高效率、降低成本或提升性能。优化算法作为解决这些问题的关键工具，其性能的优劣直接影响到问题求解的质量和效率。差分进化（DifferentialEvolution，DE）算法作为一种高效的全局优化算法，自1995年由Storn和Price提出以来，凭借其原理简单、受控参数少、鲁棒性强等特点，在众多领域得到了广泛应用。

传统的优化算法，如梯度下降法、牛顿法等，往往依赖于目标函数的导数信息，且容易陷入局部最