最近看了一篇来自Swarm and Evolutionary Computation 关于改进差分进化算法的文章，此篇文章给出了一种合作策略，为平衡在种群的开发过程中的勘探能力和局部开发能力，使其朝着可行解的最有领域前进，最终达到到最优解。
该方法的有点在于，为了防止种群停滞在局部最优，使其当停滞在局部最优的过程中跳出，进入新的搜索方法。最终，让我们的可行解逐渐的朝着最优解区域前进。
文章运用两级参数合作框架实现种群的再生，防止陷入局部最优之后，种群的多样性丧失。
文献来源：Two-level parameter cooperation-based population regeneration framework for differential evolution
这里称这种两级参数合作的框架为TPPR技术框架！
源代码：TPPR_DE
为了给大家提供对比算法，比较验证TPPR-DE算法性能，给出其与PSO、DE、WOA、ABC、GSA之间的综合比较，效果如下：