Ⅰ 蟻群演算法與遺傳演算法的區別
都屬於智能優化演算法
但是蟻群演算法具有一定的記憶性，遺傳演算法沒有
蟻群演算法有幾種原則，比如覓食原則，避障原則等，遺傳演算法沒有
蟻群演算法屬於群智能優化演算法，具有並行性，每個粒子都可以主動尋優，遺傳演算法不行
蟻群演算法基於信息素在環境中的指示，遺傳演算法是基於優勝劣汰的生物進化思想
遺傳演算法有選擇，交叉，變異三種運算元，每種運算元又有各自的不同方法，通過對運算元方法的修改和搭配，可以得到不同的改進遺傳演算法
蟻群演算法則多和其他智能演算法相結合，得到改進的蟻群演算法
Ⅱ 簡單到不能再簡單,一句話就能讀懂的"人工智慧"演算法
人工智慧演算法可以理解為：通過模擬自然過程進行不斷試錯和優化，以達到目標的方法。具體來說：
Ⅲ 遺傳演算法和蟻群演算法的區別
各有各的特點，遺傳演算法應用比較普遍，蟻群演算法多用於尋找最短路徑。
Ⅳ 關於神經網路，蟻群演算法和遺傳演算法
神經網路並行性和自適應性很強，應用領域很廣，在任何非線性問題中都可以應用，如控制、信息、預測等各領域都能應用。
蟻群演算法最開始應用於TSP問題，獲得了成功，後來又廣泛應用於各類組合優化問題。但是該演算法理論基礎較薄弱，演算法收斂性都沒有得到證明，很多參數的設定也僅靠經驗，實際效果也一般，使用中也常常早熟。
遺傳演算法是比較成熟的演算法，它的全局尋優能力很強，能夠很快地趨近較優解。主要應用於解決組合優化的NP問題。
這三種演算法可以相互融合，例如GA可以優化神經網路初始權值，防止神經網路訓練陷入局部極小且加快收斂速度。蟻群演算法也可用於訓練神經網路，但一定要使用優化後的蟻群演算法，如最大-最小蟻群演算法和帶精英策略。
Ⅳ 遺傳演算法、粒子群演算法、蟻群演算法，各自優缺點和如何混合請詳細點 謝謝
遺傳演算法適合求解離散問題，具備數學理論支持，但是存在著漢明懸崖等問題。
粒子群演算法適合求解實數問題，演算法簡單，計算方便，求解速度快，但是存在著陷入局部最優等問題。
蟻群演算法適合在圖上搜索路徑問題，計算開銷會大。
要將三種演算法進行混合，就要針對特定問題，然後融合其中的優勢，比如將遺傳演算法中的變異運算元加入粒子群中就可以形成基於變異的粒子群演算法。