差分进化算法（Differential Evolution Algorithm，DE）介绍原创 | 私立大學五星教授網

差分進化演算法在每一個迭代中隨機選取三組解. 向量,透過其中兩組向量的差值,乘上一個突變權重因. 子並將得出新值加上另一組解向量中,以產生一組全新. 的解向量。這個過程 ...

2021年6月23日 — Storn and Price (1997)提出差分進化演算法(differential evolution, DE)，主要有四個部分，分別為初始化(initialization)、突變(mutation)、交換( ...

2020年3月18日 — 差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)是一种高效的全局优化算法。它也是基于群体的启发式搜索算法，群中的每个个体对应一个解向量。差分 ...

差分演化演算法之概念是以向量為基礎，. 透過母體間個體之差異性，並以隨機搜尋方式. 將差異向量加上其中之個體中，並透過突變. (Mutation) 、 重組(Recombination) 、 ...

2018年4月17日 — 差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种基于向量的元启发式算法，具有良好的收敛性。DE 变体有很多，并且已经在广泛的学科中得到应用。

摘要. 本文主要目的是運用差分演化法(Differential Evolution, DE)的演化機制，設計一. 套有效的最佳投資組合與資金配置系統，以提升投資組合報酬率與風險控制的效能。