在无线传感器网络（WSNs）的研究领域，能量分配优化问题一直是一个重要的研究课题。该问题关注的是如何有效地分配有限的能量资源，以延长网络的生命周期并保持网络的有效通信。针对这一问题，论文《基于差分演化算法的无线传感器网络能量分配优化——实验研究》详细探讨了差分演化算法（Differential Evolution, DE）在解决能量分配优化问题中的应用。差分演化算法是一种基于种群的随机优化算法，因其高效的全局优化能力被广泛应用于各类数值优化问题。
在论文中，研究者首先阐述了将能量分配优化问题转换为带约束的数值优化问题的过程。在此基础上，研究者们提出使用差分演化算法，并对其在无线传感器网络能量分配优化问题中的应用进行了系统的实验研究。研究内容涵盖了如何调整算法中的不同变异策略（mutation strategies）和算法参数设置（如交叉概率CR和缩放因子F）以达到最佳优化性能。
通过实验研究，研究者们发现，在利用差分演化算法解决能量分配优化问题时，参数CR和F对算法的性能具有显著影响。这两个参数决定了差分演化算法在搜索解空间时的探索与利用之间的平衡，影响着算法的收敛速度和寻优能力。研究者们指出，算法对CR和F的敏感性较高，而不同的变异策略对算法的稳定性影响相对较小。
此外，论文也讨论了如何对无线传感器网络中的传感器进行建模和扩展。研究者们将传感器数量扩展到200个，以模拟真实环境中的大规模网络，并测试差分演算法在不同网络规模下的性能表现。这样的实验设置有助于验证算法在实际应用中的可行性和有效性。
关键词差分演化算法（Differential Evolution, DE）、无线传感器网络（WSN）、能量分配优化（Optimal Power Allocation, OPA）、实验研究（empirical study）都体现了文章的主要研究方向和内容。
基金项目部分提到了本次研究的资助来源，包括了高等教育博士点基金和国家自然科学基金，说明了研究的学术地位和重要性。作者简介部分则对主要研究者龚文引和蔡之华的背景和研究方向进行了简要说明，强调了他们在进化算法和数据挖掘、机器学习领域的研究经验。
总结来说，这篇论文对于无线传感器网络的能量分配优化问题提供了一个新的研究视角，并为使用差分演化算法解决此问题提供了实验数据和分析。通过仔细调整算法参数和选择合适的变异策略，可以显著提高差分演化算法在能量分配优化问题上的性能。这不仅对优化无线传感器网络的性能有重要意义，也为差分演化算法在其他优化问题上的应用提供了有价值的参考。
