摘要：差分进化算法是一种基于实数编码和保优贪婪策略的特殊遗传算法,种群内个体可通过合作与竞争来实现对优化问题的求解。但在求解过程中,差分进化算法局部搜索能力较差,易陷入局部最优,求解精度不够高,搜索效率较低,为了改善上述问题,提出了一种鲶鱼云模型优化差分进化算法。在算法变异过程中引入了云模型,以此来提高个体在不同搜索状态下的寻优速度和寻优精度,提高算法的搜索效率;再将鲶鱼效应引入算法,以此来增加算法搜索过程中种群个体的多样性,防止种群个体陷入局部最优,提高算法局部搜索的能力。通过经典测试函数的仿真,结果表明鲶鱼云模型优化差分进化算法的收敛速度更快、求解精度更高,算法的搜索效率得以提高,并能有效避免种群个体陷入局部最优而产生早熟,算法全局收敛能力增强。