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在当今的数据处理和科学研究领域中，优化算法扮演着至关重要的角色。尤其是在处理复杂系统和大规模数据时，如何快速有效地找到最优解或近似最优解是一大挑战。本文将深入探讨利用Matlab实现的差分分组算法，该算法特别适用于求解大规模优化问题。

首先，我们必须了解差分进化（Differential Evolution，简称DE）的基本原理。差分进化是一种基于群体的进化算法，它通过迭代地改进一个候选解集合来寻找问题的最优解。差分进化算法的核心操作包括变异、交叉和选择。变异操作基于种群中个体之间的差异生成新的个体，交叉操作使得新个体与当前种群中的个体进行基因混合，而选择操作则确保最适合环境的个体能够被保留到下一代。

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