差分进化算法（Differential Evolution, DE）和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）都是优化领域的经典方法，但它们在原理和应用上各有特色。🔍

首先，核心机制不同：GA通过选择、交叉和变异操作模拟自然界的进化过程，而DE则专注于向量间的差异运算，通过差分变异增强搜索能力。换句话说，GA更像“优胜劣汰”的社会竞争，而DE则是“团队协作”的创新探索。🤝

其次，适用场景有别：GA擅长处理离散变量问题，比如路径规划；而DE对连续变量问题表现优异，如参数调优或函数优化。💡

最后，计算效率差异：DE通常收敛速度更快，因为它减少了种群多样性损失的风险，但在高维复杂问题中，GA可能更具鲁棒性。🎯

两者并非对立，而是互补！根据具体需求灵活选用，才能让算法发挥最大价值。💪✨