结合粒子群差分进化进行降维的实现步骤是什么？

粒子群算法和差分进化算法都属于智能搜索算法，且都具有高效的搜索性能。但是这2种算法在搜索最优波段组合的过程中都存在着一些缺点。粒子群算法靠种群个体逐步向种群中的最优个体靠近完成收敛;差分进化算法采用贪心策略执行选择操作，即只有当变异个体比当前个体的适应度值更优时才被选择参与下一次迭代。这些进化机制虽然可以加快算法收敛速度，但也使种群个体间的差异逐渐缩小，种群的多样性也随之减小，此时种群易于陷入局部最优解。针对上述2种算法存在的缺陷，本章采用全局优化算法作为波段选择的搜索算法，运用双种群并行迭代搜索策略，让2种算法并行迭代搜索最优波段组合解，通过信息交流来帮助彼此种群脱离局部最优解，具体实现步骤如下。

步骤1 双种群初始化。

步骤2 算法迭代。

步骤3 信息交流。