差分进化算法全局优化方法

差分进化算法的全局优化能力是真的强，适合那种变量多、函数复杂的场景。它其实是基于种群进化的一种思路，有点像遗传算法，但更直接、更简单点。变异靠个体之间的差值来搞事，思路蛮巧妙。

实数编码、群体迭代、直接比较目标函数值——这些设计让它用起来挺顺手。尤其是非线性、非凸的问题时，效果还不错，稳定性也挺靠谱的。像神经网络调参、滤波器设计这类应用，它都能应付。

核心三板斧：变异、交叉、选择。比如你要最小化一个复杂函数，差分进化可以通过不断尝试不同的解，慢慢把目标值压到最低。参数调得合适点，比如F=0.5、CR=0.3，效果会更稳一点。

不过后期也容易陷入局部最优，是种群多样性一旦变小，变异效果就没那么猛了。所以多人会加点料，比如多种群协同、动态参数调整、甚至和其他算法混搭。

如果你想在 MATLAB 里撸一下，可以参考这些资源：函数极值寻优、动态差分进化、神经网络优化设计。

如果你正好在搞优化、神经网络、滤波器设计这些东西，不妨试试差分进化，简单粗暴但挺好用的。