差分進化(Differential Evolution: DE)はシンプルかつ頑健なアルゴリズムであることから,様々な分野で利用されている.しかし,問題の特徴が未知の問題に対して最適な制御パラメータを設定することは困難であり,ユーザにとって大きな負担となっている.近年,制御パラメータを探索中に調整する自己適応型差分進化(self-adaptive DE: jDE)が優秀な探索性能を持つことから注目されている.さらに,適応型DEとしてJADE,SHADEが良好な性能を示している.本研究では,これらのDEをベンチマーク関数によって評価実験を行い,各アルゴリズムの性能比較を行う.