差分进化算法在特征选择中的应用挺有意思的。它是一个全局优化算法，适合高维、复杂的问题。特征选择的目标就是从大量的特征中挑选出最有用的那些，减少计算量同时提高模型准确性。差分进化算法通过随机选择和变异操作，找到最优特征子集。而且，它的实现也蛮简单，适合入门学习。

我找到了一些相关的资源，挺适合进一步研究的。如果你对差分进化算法在特征选择中的应用有兴趣，可以看看这些链接。它们了不同领域应用的代码和解析，你更好地理解算法的具体操作。

比如这篇了如何使用二进制差分进化来进行特征选择，链接在这里：二进制差分进化特征选择。此外，还有一些 Rastrigin 函数上的应用，差分进化与灰狼优化结合的例子，还有基于 Matlab 的实现代码，简直是学习的宝贵资料。

，差分进化算法还挺强的，尤其在特征选择这类优化问题时，如果你熟悉基本的优化算法，应该会快上手。记得先把这些资源收藏起来，未来会派上大用场！