差分进化算法研究意义是什么?

粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.
PSO和GA的相同点：
(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律.
(2)都属于全局优化方法.两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在性能高的部分.
(3)都属于随机搜索算法.都是通过随机优化方法更新种群和搜索最优点.PSO中认知项和社会项前都加有随机数；而GA的遗传操作均属随机操作.
(4)都隐含并行性.搜索过程是从问题解的一个集合开始的,而不是从单个个体开始,具有隐含并行搜索特性,从而减小了陷入局部极小的可能性.并且由于这种并行性,易在并行计算机上实现,以提高算法性能和效率.
(5)根据个体的适配信息进行搜索,因此不受函数约束条件的限制,如连续性、可导性等.
(6)对高维复杂问题,往往会遇到早熟收敛和收敛性能差的缺点,都无法保证收敛到最优点.
PSO和GA不同点
(1)PSO有记忆,好的解的知识所有粒子都保存,而GA没有记忆,以前的知识随着种群的改变被破坏.
(2)在GA算法中,染色体之间相互共享信息,所以整个种群的移动是比较均匀地向最优区域移动.PSO中的粒子仅仅通过当前搜索到最优点进行共享信息,所以很大程度上这是一种单项信息共享机制,整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程.在大多数情况下,所有粒子可能比遗传算法中的进化个体以更快速度收敛于最优解.
(3)GA的编码技术和遗传操作比较简单,而PSO相对于GA,不需要编码,没有交叉和变异操作,粒子只是通过内部速度进行更新,因此原理更简单、参数更少、实现更容易.
(4)在收敛性方面,GA己经有了较成熟的收敛性分析方法,并且可对收敛速度进行估计；而PSO这方面的研究还比较薄弱.尽管已经有简化确定性版本的收敛性分析,但将确定性向随机性的转化尚需进一步研究.
(5)在应用方面,PSO算法主要应用于连续问题,包括神经网络训练和函数优化等,而GA除了连续问题之外,还可应用于离散问题,比如TSP问题、货郎担问题、工作车间调度等.