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差分进化算法（DifferentialEvolution，DE）是一种基于群体的优化算法，常用于解决
连续型优化问题。下面是一个简单的差分进化算法的C++实现示例：
```cpp
#includeiostream
#includevector
#includecmath
#includecstdlib
usingnamespacestd;
//目标函数，这里以rosenbrock函数为例
doublerosenbrock(constvectordoublex){
doublesum=0.0;
for(inti=0;ix.size()-1;++i){
sum+=100*pow(x[i+1]-pow(x[i],2),2)+pow(1-x[i],2);
}
returnsum;
}
//差分进化算法
voiddifferentialEvolution(intpopSize,intmaxGen,doubleF,doubleCR,doubleminX,
doublemaxX){
初始化种群//
vectorvectordoublepopulation(popSize,vectordouble(2));
for(inti=0;ipopSize;++i){
for(intj=0;j2;++j){
population[i][j]=minX+(maxX-minX)*rand()/RAND_MAX;
}
}
迭代优化//
for(intgen=0;genmaxGen;++gen){
for(inti=0;ipopSize;++i){
随机选择三个个体//
intr1,r2,r3;
do{
r1=rand()%popSize;
}while(r1==i);
do{
r2=rand()%popSize;
}while(r2==i||r2==r1);
do{
r3=rand()%popSize;
}while(r3==i||r3==r1||r3==r2);
变异操作//
vectordoubletrial(population[i].size());
for(intj=0;jtrial.size();++j){
trial[j]=population[r1][j]+F*(population[r2][j]-population[r3][j]);
}
交叉操作//
intjrand=rand()%trial.size();
for(intj=0;jtrial.size();++j){
if(jrand==j||(rand()/(double)RAND_MAX)CR){
trial[j]=population[i][j];
}
}
选择操作//
if(rosenbrock(trial)rosenbrock(population[i])){
population[i]=trial;
}
}
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