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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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)算法還需要改進(jìn)，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(gè)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(gè)算法有著本質(zhì)區(qū)別。遺傳算法的進(jìn)化機(jī)制是基于個(gè)體競爭,而蟻群算法的搜索機(jī)制則是螞蟻之間的信息素傳導(dǎo)機(jī)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(gè)有別于遺傳算法的另一個(gè)進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的分支。由于搜索機(jī)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(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)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(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)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(jī)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(jìn)化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法屬于進(jìn)化算法的一種，和模擬退火算法相似，它也是從隨機(jī)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(jià)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(dāng)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(jià)個(gè)體的優(yōu)劣程度，適應(yīng)度越大個(gè)體越好，反之適應(yīng)度越小則個(gè)體越差，也可以用來追蹤算法的進(jìn)度。

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

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