差分進化（Differential Evolution，DE）是一種求解優(yōu)化問題的方法，它屬于進化算法的一種。差分進化使用一組候選解來解決問題，每次迭代都會根據(jù)一定的規(guī)則來生成新的候選解，直到滿足停止準則。

Python中的差分進化算法可以通過SciPy庫的optimize模塊來實現(xiàn)。具體實現(xiàn)過程如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution
# 定義目標函數(shù)
def objective_function(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 設(shè)置搜索空間邊界
bounds = [(-5, 5), (-5, 5)]
# 運行差分進化算法
result = differential_evolution(objective_function, bounds)
print('最優(yōu)解：', result.x)
print('最優(yōu)值：', result.fun)

在以上代碼中，首先使用numpy庫導(dǎo)入一個二元目標函數(shù)，并定義了其邊界。接著調(diào)用SciPy庫中的differential_evolution函數(shù)，傳入目標函數(shù)和邊界參數(shù)，即可執(zhí)行差分進化算法并獲得最優(yōu)解和最優(yōu)值。

除了上述的常規(guī)使用方式外，Python的差分進化算法還具有其他多種用法，例如可以通過設(shè)置mutation和recombination等參數(shù)來調(diào)整算法的性能，以適應(yīng)不同的優(yōu)化問題。

總而言之，差分進化算法是一種非常有效的求解優(yōu)化問題的技術(shù)，Python語言中通過SciPy庫的optimize模塊提供了方便的實現(xiàn)方法。我們可以通過簡單的代碼實現(xiàn)快速地求解問題，是非常值得推薦的優(yōu)化算法之一。