基于laplace分布变异的改进差分进化算法

？为了提高差分进化算法(dea)的收敛速度和寻优精度，提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中，引入了基于laplace分布的变异算子，并且能根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率以适应不同阶段的进化。通过5个典型benchmark函数的测试结果表明，该算法的收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强，适合求解高维复杂的全局优化问题。