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针对差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DEA)容易陷入局部最优值且搜索效率不高的缺点,提出一种单纯形-差分进化算法(SM-DEA)。该算法在DEA中引入计算量小、搜索速度快且局部搜索能力很强的单纯形方法(Simplex Method,SM),在迭代过程中交叉使用DEA和SM。对标准函数的测试表明,该算法具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。将算法应用于乙炔加氢反应器出口乙炔浓度的软测量建模,结果表明该算法能提高模型的精确度,降低预测误差,具有较高的实用价值。