差分进化（DE）已被广泛用作针对电磁优化，生物过程系统优化等若干问题的连续优化技术。 但是，在优化过程中，DE的总体可能会停滞局部最优值，在该最优算法中，算法必须花费大量函数评估才能摆脱它们。 本文提出了一种改进的DE算法（称为RSDE），该算法结合了两种替换策略（RS）。 RS的动机是使用RS替代未改善的个体并替代过早的种群，这可以分别提高DE的开采性能和勘探性能。 我们使用CEC 2014特别会议和竞赛提供的新的单目标实参数数值优化问题测试了RSDE性能。 此外，将介绍这两个RS的计算结果，