DPL和AOPT是两种动态规划算法，它们的区别如下：

1. 定义不同：DPL（Dynamic Programming with Limited Memory）是一种基于状态压缩的动态规划算法，主要用于解决具有大量状态的问题；而AOPT（Action-Outcome Planning with Trajectory-Based Search）是一种基于规划的动态规划算法，主要用于解决具有复杂动作序列的问题。

2. 算法思路不同：DPL算法是通过状态压缩和记忆化搜索来降低状态数量，以此来解决大规模状态问题的；而AOPT算法则是通过构建复杂的动作序列图和规划搜索来解决复杂动作序列问题的。

3. 应用场景不同：DPL算法可以用于多种类型的问题，如最短路、最大子序列和、背包问题等；而AOPT算法则更适用于需要考虑动作序列的问题，如机器人路径规划、游戏AI等。

总的来说，DPL和AOPT算法虽然都属于动态规划算法，但它们的定义、算法思路和应用场景有所不同。选择哪种算法应该根据具体问题的特点来确定。