差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法。但相比于进化计算，它保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，降低了进化计算操作的复杂性。同时，差分进化算法特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，它具有较强的全局收敛能力和稳健性，且不需要借助问题的特征信息，适用于求解–些利用常规的数学规划方法很难求解甚至无法求解的复杂优化问题。因此,差分进化算法作为一种高效的并行搜索算法，对其进行理论和应用研究具有重要的学术意义和工程价值。 差分进化算法是一种自组织最小化方法，用户只需很少的输入。它的关键思想与传统进化方法不同:传统方法是用预先确定的概率分布函数决定向量扰动;而差分进化算法的自组织程序利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰一个现有向量，种群中的每一个向量都要进行干扰。差分进化算法利用一个向量种群，其中种群向量的随机扰动可独立进行，因此是并行的。如果新向量对应函数值的代价比它们的前辈代价小，它们将取代前辈向量。同其他进化算法一样，差分进化算法也是对候选解的种群进行操作，但其种群繁殖方案与其他进化算法不同:它通过把种群中两个成员之间的加权差向量加到第三个成员上来产生新的参数向量，该操作称为“变异”;然后将变异向量的参数与另外预先确定的目标向量参数按一定规则混合来产生试验向量，该操作称为“交叉”;最后，若试验向量的代价函数比目标向量的代价函数低，试验向量就在下一代中代替目标向量，该操作称为“选择”。种群中所有成员必须当作目标向量进行一次这样的操作，以便在下一代中出现相同个数竞争者。在进化过程中对每一代的最佳参数向量都进行评价，以记录最小化过程。这样利用随机偏差扰动产生新个体的方式，可以获得一个收敛性非常好的结果，引导搜索过程向全局最优解逼近。