本文主要是介绍遗传算法(GA)、模拟退火算法(SAA)、蚁群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)优缺点汇总,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
遗传算法
优点:
- 与问题领域无关且快速随机的搜索能力,不会陷入局部最优解;
- 搜索从群体出发,具有潜在的并行性,提高运行速度,鲁棒性高;
- 搜索使用评价函数启发,过程简单;
- 使用概率机制进行迭代,具有随机性;
- 具有可扩展性,容易与其他算法结合。
缺点:
1.遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码;
2.另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验;
3.没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢,要得要较精确的解需要较多的训练时间;
4.算法对初始种群的选择有一定的依赖性,能够结合一些启发算法进行改进;
5.在实际应用中,遗传算法容易产生早熟收敛的问题,在选择方法既要使优良个体得以保留,又要维持群体的多样性。
演化策略(实变量/一个新个体)与遗传算法的区别
(染色体编码/两个新个体):
- 前者直接作用于实变量,后者使用优化变量的染色体编码
- 前者使用的杂交算子是从两个个体产生一个个体,后者产生两个新的个体
进化程序:只利用变异算子,没有引用杂交机制。
模拟退火算法
优点:
- 具有摆脱局部最优解的能力,能够以随机搜索技术从概率的意义上找出目标函数的全局最小点,已被证明有渐进收敛性;
- 简单、通用、易实现;
- 具有并行性。
缺点:
1.对参数(如初始温度)的依赖性较强;
2.优化过程长,效率不高。
蚁群算法
优点:
- 在求解性能上,具有很强的鲁棒性(对基本蚁群算法模型稍加修改,便可以应用于其他问题)和搜索较好解的能力;
- 蚁群算法是一种基于种群的进化算法,具有并行性;
- 蚁群算法很容易与多种启发式算法结合,以改善算法性能。
缺点:
1.蚁群算法中初始信息素匮乏;
2.收敛速度慢、易陷入局部最优;
3.蚁群算法一般需要较长的搜索时间,其复杂度可以反映这一点;
4.容易出现停滞现象,即搜索进行到一定程度后,所有个体发现的解完全一致,不能对解空间进一步进行搜索,不利于发现更好的解。
粒子群算法
优点:
- 优化具有相当快的逼近最优解的速度,可以有效的对系统的参数进行优化;
- 其个体充分利用自身经验和群体经验调整自身的状态;
- 无集中约束控制,不会因个体的故障影响整个问题的求解,确保了具备很强的鲁棒性。
- 对种群大小不十分敏感
缺点:
1.数学基础薄弱,不能严格证明它在全局最优点上的收敛性;
2.容易产生早熟收敛,陷入局部最优,主要归咎于种群在搜索空间中多样性的丢失;
3.由于缺乏精密搜索方法的配合 ,最优往往得不到最优解。
4.对离散数据不佳
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