模拟退火算法和粒子群算法的优缺点有那些？具体点，谢啦

1. 模拟退火算法和粒子群算法的优缺点有那些？具体点，谢啦

退火优点：计算过程简单，通用，鲁棒性强，适用于并行处理，可用于求解复杂的非线性优化问题。缺点：收敛速度慢，执行时间长，算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点。 
PSO:演化计算的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子例如不可导的节点传递函数或者没有梯度信息存在。但是缺点在于：在某些问题上性能并不是特别好。2. 网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦

2. 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点

遗传算法：其优点是能很好地处理约束，跳出局部最优，最终得到全局最优解。缺点是收敛速度慢，局部搜索能力弱，运行时间长，容易受到参数的影响。



模拟退火：具有局部搜索能力强、运行时间短的优点。缺点是全局搜索能力差，容易受到参数的影响。



爬山算法：显然爬山算法简单、效率高，但在处理多约束大规模问题时，往往不能得到较好的解决方案。



数值算法：这个数值算法的含义太宽泛了，指的是哪种数值算法，阵列算法与爬山算法一样，各有优缺点。

扩展资料：
注意事项：
遗传算法的机制比较复杂，在Matlab中已经用工具箱中的命令进行了打包，通过调用可以非常方便的使用遗传算法。







函数GA：［x，Fval，reason］＝GA（＠fitnessfun，Nvars，options）x为最优解，Fval为最优值，＠Fitnessness为目标函数，Nvars为自变量个数，options为其他属性设置。系统的默认值是最小值，所以函数文档中应该加上一个减号。







要设置选项，您需要以下函数：options＝GaOptimset（＇PropertyName1＇，＇PropertyValue1＇，＇PropertyName2＇，＇PropertyName3＇，＇PropertyValue3＇…）通过该函数，可以确定一些遗传算法的参数。

3. 粒子群算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络有关联吗？

他们是相互独立的章节，如果你确定只有粒子群算法和模拟退火算法有用，那么遗传算法和神经网络完全不用看的，他们之间没有什么关联。

4. 模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法就算法复杂度和难度来讲哪个要容易一点？？急！！！！

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。

5. 粒子群算法遗传算法蚁群算法模拟退火算法和贝叶斯是一类算法吗

粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法，这些是一类算法，是一种基于迭代的优化算法，用于求最优解。
贝叶斯分类算法另一类，它是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类的算法。

6. 请问一下遗传算法，模拟退火算法和遗传模拟退火算法的区别，最好能有根据同一个数学问题的matalb程序源代

遗传算法是种群择优，模拟退火是择优降火，里头的差别不大，就是生成新链，然后计算适应度什么的。这两种优化算法都能解决TSP问题，源代码没有，不过matlab有工具箱可以实现吧，你再找找。

7. 遗传算法、粒子群算法、蚁群算法，各自优缺点和如何混合？请详细点 谢谢

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合，就要针对特定问题，然后融合其中的优势，比如将遗传算法中的变异算子加入粒子群中就可以形成基于变异的粒子群算法。

8. 遗传算法，蚁群算法和粒子群算法都是什么算法

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的机率型算法。
粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1]  开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。