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差分进化算法 DE｜1997年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
差分进化算法（DE）提出于 1997 年，用种群个体之间的差分向量构造变异向量，再经交叉与选择逐代逼近最优。本包为 MATLAB 标准实现，返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线，适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
项目说明
差分进化算法（DE）
提出年份：1997 年 编程语言：MATLAB
差分进化算法（DE）是 1997 年提出的一种优化算法，用种群个体之间的差分向量构造变异向量，再经交叉与选择逐代逼近最优。
- 标准迭代框架，参数含义清晰，便于阅读与二次开发
- 入口参数统一为 种群规模 / 迭代次数 / 下界 / 上界 / 维度 / 目标函数句柄
- 返回最优适应度值、最优解位置与逐代收敛曲线，可直接与其它算法对比
交付内容：DE.m 主算法文件、README.txt（参数说明与调用示例）
调用方式：[bestf, bestx, BestCost] = DE(nPop, MaxIt, VarMin, VarMax, nVar, CostFunction)
运行环境：MATLAB，无需额外依赖，解压即可运行