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针对智能算法在解决经济负荷分配问题时全局搜索能力和局部寻优能力不平衡的缺陷,提出了差分进化生物地理学算法。通过融合生物地理学算法和差分进化算法,并改进了算法中变异操作和替换重复个体策略,实现了的局部利用能力和全局搜索能力的平衡。通过建立求解经济负荷分配模型,兼顾考虑了燃料成本、阀点效应、环境成本以及各种约束条件,对具体案例仿真计算,将优化结果与生物地理学算法、差分进化算法和粒子群算法比较分析。结果表明差分进化生物地理学算法在收敛速度和优化质量方面较优,进而体现了该算法在解决经济负荷分配问题时的有效性