python：简单易懂差分进化算法原理(以调用方法形式编写)

差分进化算法最近几年来说，发展比较迅速。原因在于，它相对于粒子群、遗传、蚁群等算法来说，有着较强的收敛性和精度，非常适合用于参数优化、TSP优化、调度优化等众多优化问题。

差分进化算法原理

同时，差分进化算法有着简单易懂的原理，这是遗传算法、蚁群算法所不能及的。
而差分进化算法的原理如下（不知道的小伙伴可以了解一下，这样看代码才能看懂）：
步骤1：初始话种群X；
步骤2：对初始化的种群X进行变异，产生变异向量V；
步骤3：变异结束后，将种群X,V进行交叉产生向量U；
步骤4：对交叉所得的向量U与X进行贪婪选择产生子代；
步骤5：若不满足停止条件，返回步骤2；
详细的差分进化原理，参考文章差分进化算法原理及优化应用

代码

差分进化算法是目前来说一种比较好的全局最优器，在处理优化问题时表现出不错的效果，下面给出它的python编程，以方法模块调用来做！

程序：

'''
差分进化算法的原理编写
编写时间：2022.3.22
'''
import numpy