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遗传算法,粒子群算法,蚁群算法,各自优缺点和如...

粒子群比较简单,也好入门。 就两个公式。 我这有个现成的,你运行,看看,分析分析就会了。

遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题。 粒子群算法适合求解实数问题,算法简单,计算方便,求解速度快,但是存在着陷入局部最优等问题。 蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大。 要将三种算法进行混...

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径...

遗传算法有比较强的全局搜索能力,特别是当交叉概率比较大时,能产生大量的新个体,提高了全局搜索范围,遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题。 蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大。 两者都是随...

都属于智能优化算法 但是蚁群算法具有一定的记忆性,遗传算法没有 蚁群算法有几种原则,比如觅食原则,避障原则等,遗传算法没有 蚁群算法属于群智能优化算法,具有并行性,每个粒子都可以主动寻优,遗传算法不行 蚁群算法基于信息素在环境中的...

个人觉得遗传算法蛮简单的

11月4日 11:12 这里的牛人应该没有一个地方的多,那就是 水木清华bbs的 Programming(编程技术) 版 那个地方都是算法和编程的大牛你可以去看看哦 http://www.smth.edu.cn 希望对你有所帮助:)

针对不同的研究方向,它所体现出来的优缺点是不一样的,不能一概而论的。

个人认为主要是求解精度最为重要。 当前我们所做的研究,计算机的配置一般都能轻松应对。除非你的课题模型很复杂。

这个要根据你计算适应度的次数来看了! 例如在CA中,你用轮盘赌选择法进行个体选择, 你每一条染色体都要计算其适应度,则应该需要计算(种群规模G)次。

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