差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体进化的随机优化算法，广泛应用于解决复杂的全局优化问题。它通过模拟自然界中生物种群的进化过程来寻找最优解，简单高效且易于实现。🌿

算法的核心思想是利用个体间的差异进行变异操作，然后通过交叉和选择操作生成下一代个体。这种机制使得DE能够在多峰函数中找到全局最优解，避免陷入局部最优陷阱。⚙️

DE的优势在于参数少、适应性强，并能处理连续与离散变量混合的问题。此外，它对初始种群分布要求不高，适合解决工程设计、机器学习等领域中的复杂优化难题。🚀

总之，差分进化算法以其独特的机制和强大的性能，在现代智能计算领域占据重要地位。掌握这一算法，将为科研和实际应用打开更多可能性！🔍✨