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蚁群算法和遗传算法

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...

神经网络并行性和自适应性很强,应用领域很广,在任何非线性问题中都可以应用,如控制、信息、预测等各领域都能应用。 蚁群算法最开始应用于TSP问题,获得了成功,后来又广泛应用于各类组合优化问题。但是该算法理论基础较薄弱,算法收敛性都没...

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是由Holland J.H.于20世纪70年代提出的一种优化方法,其最优解的搜索过程模拟达尔文的进化论和“适者生存”的思想。 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO),是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。 两种...

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...

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...

1、早熟。这是最大的缺点,即算法对新空间的探索能力是有限的,也容易收敛到局部最优解。 2、大量计算。涉及到大量个体的计算,当问题复杂时,计算时间是个问题。 3、处理规模校目前对于维数较高的问题,还是很难处理和优化的。 4、难于处理非线...

遗传算比较强全局搜索能力特别交叉概率比较能产量新体提高全局搜索范围遗传算适合求解离散问题具备数理论支持存着汉明悬崖等问题 蚁群算适合图搜索路径问题计算销 两者都随机算遗传算仿算;蚁群算数算应用目前广算 针同研究向所体现优缺点两算混...

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...

TSP,只是一个普通但很经典的NP-C问题。具有大的难以想象的解空间。一般的branch-and-bound算法是很难搞定的。于是,人们尝试智能算法,包括遗传算法,蚁群算法,粒子群算法等。遗传算法和蚁群算法都是基于种群的。但是这两个算法有着本质区别。遗传...

个人觉得遗传算法蛮简单的

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