差分进化算法(DE)和自适应差分进化算法（SaDE）跑23个经典CEC2005测试集

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差分进化算法（DE）是一种启发式优化算法，用于解决连续型优化问题。

它模拟了生物进化中的个体变异和竞争过程。

DE通过生成和演化候选解的种群来寻找全局最优解。

主要步骤包括变异、交叉和选择操作，其中变异操作利用种群内的个体差异生成新解，交叉操作用于产生下一代候选解，选择操作则根据目标函数值来筛选新旧解的进入种群。

而自适应差分进化算法 (SaDE)算法是差分进化的一个变种，其主要特点是引入了自适应机制来动态调整算法参数（例如变异和交叉概率）。

SaDE尝试通过自适应地调整这些参数来提高算法的性能，以更好地适应不同类型的优化问题。

SaDE通过考虑个体之间的交互和适应性来改进解的质量，从而提高了差分进化算法的鲁棒性和全局搜索能力。

总的来说，DE是一种经典的全局优化算法，而SaDE是在DE基础上引入自适应机制来提高算法性能和适应性的一种改进算法。

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