模擬算法的優(yōu)缺點:

1.可以突破爬山算法的局限性，獲得全局最優(yōu)解(以一 定的概率接受較差解，從而跳出局部最;優(yōu)解)。

2.初始解與最終解都是隨機選取的，它們毫無關聯，因此具有很好的魯棒性，即抵御外界不穩(wěn)定因素的能力。

3.其最優(yōu)解常常受迭代次數k的影響，若k值越大，則搜索時間越長，獲得的最優(yōu)解更可靠; k值越小，則搜索時間越短，有可能就跳過了最優(yōu)解。

4.模擬退火算法受溫度冷卻速率的影響，若冷卻速率較慢，則搜索時間較長，可以獲得更優(yōu)的解，但是會花費大量時間;如冷卻速度過快，可能較快的搜索到更優(yōu)的解，但也有可能直接跳過最優(yōu)解。

蟻群優(yōu)化算法特點

(1)采用正反饋機制，使得搜索過程不斷收斂，最終逼近最優(yōu)解。

(2)每個個體可以通過釋放信息素來改變周圍的環(huán)境，且每個個體能夠感知周圍環(huán)境的實時變化，個體間通過環(huán)境進行間接地通訊。(3)搜索過程采用分布式計算方式，多個個體同時進行并行計算,大大提高了算法的計算能力和運行效率。

(4)啟發(fā)式的概率搜索方式不容易陷入局部最優(yōu)，易于尋找到全局最優(yōu)解。
蟻群算法缺陷分析

(1)收斂速度慢。蟻群算法中信息素初值相同，選擇下一個節(jié)點時傾向于隨機選擇。雖然隨機選擇能探索更大的任務空間，有助于找到潛在的全局最優(yōu)解，但是需要較長時間才能發(fā)揮正反饋的作用，導致算法初期收斂速度較慢。

(2)局部最優(yōu)問題。蟻群算法具有正反饋的特點，初始時刻環(huán)境中的信息素完全相同，螞蟻幾乎按隨機方式完成解的構建，這些解必然會存在優(yōu)劣之分。在信息素更新時，蟻群算法在較優(yōu)解經過的路徑上留下更多的信息激素,而更多的信息激素又吸引了更多的螞蟻,這個正反饋的過程迅速地擴大初始的差異，引導整個系統向最優(yōu)解的方向進化。雖然正反饋使算法具有較好的收斂速度，但是如果算法開始得到的較優(yōu)解為次優(yōu)解，那么正反饋會使次優(yōu)解很快占據優(yōu)勢，使算法陷入局部最優(yōu)，且難以跳出局部最優(yōu)。

(3)優(yōu)化能力問題。蟻群算法中參數眾多并且具有一定的關聯性,雖然蟻群算法在很多領域都有廣泛應用，但是參數選擇更多是依賴經驗和試錯，不恰當的初始參數會減弱算法的尋優(yōu)能力。當進行路徑規(guī)劃時，為避免形成環(huán)形路徑或者重復訪問某些節(jié)點在算法中設置禁忌表，但是禁忌表很容易造成“死鎖"現象,減少種群中的有效螞蟻數量，降低算法的優(yōu)化效率。

(4)種群多樣性與收斂速度的矛盾。種群多樣性對應于候選解在問題空間的分布。個體分布越均勻,種群多樣性就越好，得到全局最優(yōu)解的概率就越大，但是尋優(yōu)時間就越長;個體分布越集中，種群多樣性就越差，不利于發(fā)揮算法的探索能力。正反饋加快了蟻群算法的收斂速度,卻使算法較早地集中于部分候選解，因此正反饋降低了種群的多樣性，也不利于提高算法的全局尋優(yōu)能力。

遺傳算法的優(yōu)缺點

遺傳算法的優(yōu)點:

1.與問題領域無關切快速隨機的搜索能力。

2.搜索從群體出發(fā)，具有潛在的并行性，可以進行多個個體的同時比較，robust.3.搜索使用評價函數啟發(fā),過程簡單

4.使用概率機制進行迭代，具有隨機性。

5.具有可擴展性，容易與其他算法結合。

遺傳算法的缺點:

1、遺傳算法的編程實現比較復雜，首先需要對問題進行編碼找到最優(yōu)解之后還需要對問題進行解碼，

2、另外三個算子的實現也有許多參數,如交叉率和變異率，并且這些參數的選擇嚴重影響解的品質,而目前這些參數的選擇大部分是依靠經驗.

3、沒有能夠及時利用網絡的反饋信息，故算法的搜索速度比較慢，要得要較精確的解需要較多的訓練時間。

4、算法對初始種群的選擇有一定的依賴性，能夠結合一些啟發(fā)算法進行改進。

5、算法的并行機制的潛在能力沒有得到充分的利用，這也是當前遺傳算法的一-一個研究熱點方向。

在現在的工作中，遺傳算法(1972年提出)已經不能很好的解決大規(guī)模計算量問題，它很容易陷入“早熟”。常用混合遺傳算法，合作型協同進化算法等來替代，這些算法都是GA的衍生算法。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-427159.html

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