遗传算法和粒子群算法哪个更好

遗传算法和粒子群算法两者各有千秋，简单介绍如下：1、遗传算法：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。特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。2、粒子群算法；

推荐度：

点击下载本文 文档为doc格式

导读遗传算法和粒子群算法两者各有千秋，简单介绍如下：1、遗传算法：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。特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。2、粒子群算法；

遗传算法和粒子群算法两者各有千秋，简单介绍如下：

1、遗传算法：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。特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术；

2、粒子群算法