遗传算法对最优解的搜索过程，是从一个由很多个体所组成的初始群体开始的，而不是从单一的个体开始的。标准遗传算法的主要本质特征，在于群体搜索策略和简单的遗传算子，这使得遗传算法获得了强大的全局最优解搜索能力、问题域的独立性、信息处理的并行性、应用的鲁棒性和操作的简明性，从而成为一种具有良好适应性和可规模化的求解方法。遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，其本质是一种并行、高效、全局搜索的方法

差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种新兴的进化计算技术。它是由 Storn 等人于1995年提出的，其最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现它也是解决复杂优化问题的有效技术。差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法。