差分進化
x ∈ R n {\displaystyle \mathbf {x} \in \mathbb {R} ^{n}} を集団における候補解(エージェント)とする。 CR ∈ [ 0 , 1 ] {\displaystyle {\text{CR}}\in [0,1]} を交叉率 (crossover rate) とする。 F ∈ [ 0 , 2 ] {\displaystyle F\in [0,2]} をスケール因子 (scaling factor )とする。 NP {\displaystyle {\text{NP}}} を集団サイズとする。これらのパラメータは、 NP ≥ 4 {\displaystyle {\text{NP}}\geq 4} のもとで、計算を行なう者が決める(以下を参照)。DEアルゴリズムの基本的な流れは以下のとおりである。
探索空間における全エージェント x {\displaystyle \mathbf {x} } をランダムな位置に初期化する。
終了条件が満たされるまで(たとえば、繰り返し回数やフィットネス値の閾値を越えた、など)、以下を繰り返す。 集団の各エージェント x {\displaystyle \mathbf {x} } について、以下を行う。