如何选择智能优化算法？
现有各种智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法等）。经常看到建议“根据问题选择算法”。想请教一下“根据问题选择算法”的基本思路是什么样的？ 可以考虑试试最新的群智能优化算法:蜣螂优化算法，亲测效果不错 智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：Step1：设置参数，初始化种群；
Step2：生成一组解，计算其适应值；
Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值；
Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转向Step2；
各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动步长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。
页:
[1]