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结构力学优化算法：差分进化(DE)：差分进化算法的并行计算与实现

1绪论

1.1差分进化算法(DE)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，来寻找函数的全局最优解。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原理与步骤

DE算法的基本步骤包括：

初始化群体：随机生成一定数量的个体，每个个体代