概括：这道题是鄂任梁同学的课后数学练习题，主要是关于蚁群算法，指导老师为鲁老师。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。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
题目：蚁群算法
解：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.
织梦内容管理系统
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. 织梦好，好织梦
蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大. 本文来自织梦
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.
参考思路：
他们都是随机算法，只不过遗传算法是仿生学的算法，蚁群算法和例子算法是数学算法，蚁群算法是应用目前最广的算法
织梦内容管理系统
举一反三
例1： 蚁群算法、遗传算法、蜂群算法、粒子群算法和差分进化算法,这五种群智能对比分析[生物练习题]
思路提示：
粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.
dedecms.com
PSO和GA的相同点： dedecms.com
(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律.
织梦内容管理系统
(2)都属于全局优化方法.两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在性能高的部分.
本文来自织梦
(3)都属于随机搜索算法.都是通过随机优化方法更新种群和搜索最优点.PSO中认知项和社会项前都加有随机数；而GA的遗传操作均属随机操作.
(4)都隐含并行性.搜索过程是从问题解的一个集合开始的,而不是从单个个体开始,具有隐含并行搜索特性,从而减小了陷入局部极小的可能性.并且由于这种并行性,易在并行计算机上实现,以提高算法性能和效率. 内容来自dedecms
(5)根据个体的适配信息进行搜索,因此不受函数约束条件的限制,如连续性、可导性等. dedecms.com
(6)对高维复杂问题,往往会遇到早熟收敛和收敛性能差的缺点,都无法保证收敛到最优点. 内容来自dedecms
PSO和GA不同点 织梦好，好织梦
(1)PSO有记忆,好的解的知识所有粒子都保存,而GA没有记忆,以前的知识随着种群的改变被破坏.
内容来自dedecms
(2)在GA算法中,染色体之间相互共享信息,所以整个种群的移动是比较均匀地向最优区域移动.PSO中的粒子仅仅通过当前搜索到最优点进行共享信息,所以很大程度上这是一种单项信息共享机制,整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程.在大多数情况下,所有粒子可能比遗传算法中的进化个体以更快速度收敛于最优解.
本文来自织梦
(3)GA的编码技术和遗传操作比较简单,而PSO相对于GA,不需要编码,没有交叉和变异操作,粒子只是通过内部速度进行更新,因此原理更简单、参数更少、实现更容易. 本文来自织梦
(4)在收敛性方面,GA己经有了较成熟的收敛性分析方法,并且可对收敛速度进行估计；而PSO这方面的研究还比较薄弱.尽管已经有简化确定性版本的收敛性分析,但将确定性向随机性的转化尚需进一步研究. 内容来自dedecms
(5)在应用方面,PSO算法主要应用于连续问题,包括神经网络训练和函数优化等,而GA除了连续问题之外,还可应用于离散问题,比如TSP问题、货郎担问题、工作车间调度等.
例2： 遗传算法和蚁群算法的区别[生物练习题]
思路提示：
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. 本文来自织梦
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.
dedecms.com
两种算法从概念上都属于随机优化算法,遗传算法是进化算法,主要通过选择、变异和交叉算子,其中每个基因是由二进制串组成；蚁群算法是基于图论的算法,通过信息素选择交换信息. dedecms.com
例3： 【对于同一个问题,为什么用粒子群算法和遗传算法得出的结果不一样?这是什么原因了?答案应该是接近的，可是这个为什么相差误差约为10%】
思路提示：
正常的,说明其中某个算法还需要改进,得到的解不够理想,而另一种算法得到的是近似最优解. 织梦好，好织梦
例4： 请问蚁群算法和遗传算法的优缺点比较（不要一大段一大段的copy,简洁概括即可）[数学练习题]
思路提示：
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. 内容来自dedecms
蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大.
两者都是随机算法,只不过遗传算法是仿生学的算法；蚁群算法是数学算法,是应用目前最广的算法 .针对不同的研究方向,它所体现出来的优缺点是不一样的,将这两个算法混合,优势互补,提高优化性能,并且分别来求解离散空间的和连续空间的优化问题.
织梦内容管理系统
希望可以帮到您,
本文来自织梦
相关思考练习题：
题1：遗传算法和蚁群算法的区别
点拨：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...
题2：关于神经网络，蚁群算法和遗传算法
点拨：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...
题3：matlab蚁群算法旅行者问题中，蚂蚁数目多了，搜索...
点拨：明明写的是蚂蚁数量增加，随机性变强了啊，你怎么说是减少了呢。
题4：经典的网络优化算法跟智能算法，哪个跟好些？譬如D...
点拨：Dijkstra算法和蚁群算法是有着本质不同的，属于两个范畴了，前者是确定性算法，输入一个图，必定能产生一个可行结果。而后者是属于启发式算法，有随机因素。不一定能产生好的结果，但一般情况下由于存在启发式因素和智能因素，能够产生比较好的...
题5：蚁群算法的概念，最好能举例说明一些蚁群算法适用...
点拨：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技术.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为. 蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明... 转载请注明出处: http://www.10000uw.com/view-87976-1.html
