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粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)劣（粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)劣比較研究和探索）

發(fā)布時間：2023-04-14 04:24:14 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 91

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本文目錄:

1、對于同一個問題，為什么用粒子群算法和遺傳算法得出的結(jié)果不一樣？這是什么原因了？
2、TSP中用蟻群算法和遺傳算法有區(qū)別么?
3、遺傳算法，蟻群算法和粒子群算法都是什么算法
4、適應(yīng)度函數(shù)在遺傳算法和粒子群算法中,有什么作用?

粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)劣（粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)劣比較研究和探索）

一、對于同一個問題，為什么用粒子群算法和遺傳算法得出的結(jié)果不一樣？這是什么原因了？

正常的，說明其中某個算法還需要改進，得到的解不夠理想，而另一種算法得到的是近似最優(yōu)解。

二、TSP中用蟻群算法和遺傳算法有區(qū)別么?

TSP,只是一個普通但很經(jīng)典的NP-C問題。具有大的難以想象的解空間。一般的branch-and-bound算法是很難搞定的。于是,人們嘗試智能算法,包括遺傳算法,蟻群算法,粒子群算法等。遺傳算法和蟻群算法都是基于種群的。但是這兩個算法有著本質(zhì)區(qū)別。遺傳算法的進化機制是基于個體競爭,而蟻群算法的搜索機制則是螞蟻之間的信息素傳導(dǎo)機制下的群體合作。因此,蟻群算法,粒子群算法,人工魚群算法等,被歸納為群智能算法,成為了一個有別于遺傳算法的另一個進化計算領(lǐng)域的分支。由于搜索機制的不同,這兩種算法對于不同的問題,具有不同的效率。就拿標準遺傳算法和標準蟻群算法來說,應(yīng)該是蟻群算法更適合求解TSP。然而,無論是遺傳算法還是蟻群算法,都有大量的變種算法或者稱為改進算法,所以很難簡單的說誰更適合TSP。

記得采納啊

三、遺傳算法，蟻群算法和粒子群算法都是什么算法

遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。

蟻群算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。

粒子群算法，也稱粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization），縮寫為 PSO，是近年來由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 開發(fā)的一種新的進化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法屬于進化算法的一種，和模擬退火算法相似，它也是從隨機解出發(fā)，通過迭代尋找最優(yōu)解，它也是通過適應(yīng)度來評價解的品質(zhì)，但它比遺傳算法規(guī)則更為簡單，它沒有遺傳算法的“交叉”(Crossover) 和“變異”(Mutation) 操作，它通過追隨當前搜索到的最優(yōu)值來尋找全局最優(yōu)。

四、適應(yīng)度函數(shù)在遺傳算法和粒子群算法中,有什么作用?

評判和追蹤。

適應(yīng)度函數(shù)在遺傳算法和粒子群算法中，用于評價個體的優(yōu)劣程度，適應(yīng)度越大個體越好，反之適應(yīng)度越小則個體越差，也可以用來追蹤算法的進度。

適應(yīng)度函數(shù)是一種用來對種群中各個個體的環(huán)境適應(yīng)性進行度量的函數(shù)。

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