b'\n_START_ARTICLE_\nEvoluci\xc3\xb3n diferencial\n_START_PARAGRAPH_\nLa Evoluci\xc3\xb3n Diferencial (ED) es un m\xc3\xa9todo de optimizaci\xc3\xb3n perteneciente a la categor\xc3\xada de computaci\xc3\xb3n evolutiva, aplicado en la resoluci\xc3\xb3n de  problemas complejos. Al igual que otros algoritmos de esta categor\xc3\xada, la ED mantiene una poblaci\xc3\xb3n de soluciones candidatas, las cuales se recombinan y mutan para producir nuevos individuos los cuales ser\xc3\xa1n elegidos de acuerdo al valor de su funci\xc3\xb3n de desempe\xc3\xb1o. Lo que caracteriza a la ED es el uso de vectores de prueba, los cuales compiten con los individuos de la poblaci\xc3\xb3n actual a fin de sobrevivir.\n_START_SECTION_\nHistoria\n_START_PARAGRAPH_\nEl primer art\xc3\xadculo sobre ED fue publicado por Kenneth Price y Rainer Storn en octubre de 1995 bajo el nombre de "Differential Evolution -- a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces". Originalmente, el m\xc3\xa9todo estaba enfocado en la resoluci\xc3\xb3n del problema de ajuste de polinomio de Tchebychev utilizando una variante del m\xc3\xa9todo llamado Recocido Gen\xc3\xa9tico (Genetic Annealing), el cual hab\xc3\xada sido desarrollado por Price el a\xc3\xb1o anterior. En 1996, ED fue presentado en el First International Contest on Evolutionary Optimization, que buscaba comparar el potencial de distintos m\xc3\xa9todos de optimizaci\xc3\xb3n de computaci\xc3\xb3n evolutiva, finalizando ED en tercer lugar. _NEWLINE_Hoy en d\xc3\xada, ED representa una de las corrientes principales de la investigaci\xc3\xb3n en computaci\xc3\xb3n evolutiva.\n_START_SECTION_\nSelecci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nFinalmente, la selecci\xc3\xb3n se realiza simplemente comparando los vectores de prueba con los originales, de manera que el vector de la generaci\xc3\xb3n siguiente ser\xc3\xa1 aquel que tenga el mejor valor de funci\xc3\xb3n de desempe\xc3\xb1o fit:'