在参数自适应的差分进化算法的基础上,同时采用DE/rand/1和DE/best/2两种具有互补特性的差分变异算子,提出了多种采用不同分配策略的新型差分变异算法.2种变异算子的分配分别采用随机分配、基于种群规模的单调分配、适应性随机分配以及基于种群规模的适应性分配4种策略.基于标准测试函数的数值优化结果表明:双变异模式的自适应差分进化算法总体上明显优于2种标准DE算法.在4种分配策略中,单调分配策略效果最佳.所提出的DE算法利用了DE/rand/1型变异在保持种群多样性方面的优势,并继承了DE/best/2型变异局部收敛速度快的优点,较好地实现了探索与利用的平衡,而且需要人工调节的参数较少,便于在实际中使用.