差分進化（Differential Evolution, DE）とその改良手法 - Qiita

はじめに たまに、「遺伝的アルゴリズムで○○やってみた」という記事をみることがあります。遺伝的アルゴリズムは、コンセプトやロジックがわかりやすく、初心者にもとっつきやすいアルゴリズムだと思っています。ただ、実際の製品や事例で普通のGAが採用されている例は滅多にない気がしており、実数値GAやるならDEのほうが実装も楽だし性能も高いんじゃない？ということで紹介したいと思います。 ただし、私自身進化計算を追っていたのは数年前のため、情報が古い可能性があります・・・。ご了承ください。 差分進化（Differential Evolution, DE）は、StornとPriceによって1995年12に提案された、単目的最適化アルゴリズムです。基本的には遺伝的アルゴリズムとほぼ同じ、進化計算の枠組みに含まれるアルゴリズムですが、生物の進化や生物の行動に着想を得ていないところが特徴的です。 GAよりすごい