🌟差分进化算法DE之谜：原始版本的变异与交叉概率🧐

差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种高效且易于实现的优化算法，广泛应用于复杂问题求解中。提到DE，不得不提它的核心参数——变异概率（F）和交叉概率（CR）。在原始的DE算法中，这两个参数通常被设定为固定值：变异概率F一般设置在[0.5, 1]之间，而交叉概率CR则常取值于[0.8, 1]。这两个数值并非随意选择，而是经过大量实验验证后得出的经验值。

然而，在实际应用中，调整这两个参数值可以显著影响算法的收敛速度和精度。例如，较大的F值能够增强全局搜索能力，但可能降低局部寻优效率；较高的CR值有助于提升种群多样性，却也可能导致收敛过慢。因此，如何合理配置这两个参数，成为使用DE算法时的一大挑战！

如果你对差分进化算法感兴趣，不妨尝试调整这些参数，探索更多可能性吧！🚀