用问题的梯度资讯，故可解不可微分的最佳化问题。也因此，差分进化算法可用于不连续的，杂讯的，随着时间改变的最佳化问题。差分进化算法类似遗传算法，包含变异，交叉操作，淘汰机制。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。而差分进化算法与遗传算法不同之处，在于变异的部分是随选两个解成员变数的差异，经过伸缩后加入当前解成员的变数上，因此差分进化算法无须使用机率分佈产生下一代解成员算法的原理采用对个体进行方向扰动，以达到对个体的函数值进行下降的目的，同其他进化算法一样，差分进化算法不利用函数的