众文网1.为什么很多论文都要用遗传算法,蚁群算法
蚁群算法又称蚂蚁算法，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。
神经网络
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然。蚁群算法又称蚂蚁算法，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。
神经网络
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：
(1)生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
(2)建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
(3)网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
(4)人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
遗传算法，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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
2.计算机毕业论文我马上就要毕业了,我想知道一些关于遗传算法的资
遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国的J。Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
1。遗传算法与自然选择 达尔文的自然选择学说是一种被人们广泛接受的生物进化学说。
这种学说认为，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。 生存斗争包括种内斗争、种间斗争以及生物跟无机环境之间的斗争三个方面。
在生存斗争中，具有有利变异的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代；具有不利变异的个体就容易被淘汰，产生后代的机会也少的多。因此，凡是在生存斗争中获胜的个体都是对环境适应性比较强的。
达尔文把这种在生存斗争中适者生存，不适者淘汰的过程叫做自然选择。它表明，遗传和变异是决定生物进化的内在因素。
自然界中的多种生物之所以能够适应环境而得以生存进化，是和遗传和变异生命现象分不开的。正是生物的这种遗传特性，使生物界的物种能够保持相对的稳定；而生物的变异特性，使生物个体产生新的性状，以致于形成新的物种，推动了生物的进化和发展。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法。
遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。 其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。
作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。 2。
遗传算法的基本步骤 我们习惯上把Holland1975年提出的GA称为传统的GA。它的主要步骤如下： 编码：GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。
初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体， N个个体构成了一个群体。 GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。
适应性值评估检测：适应性函数表明个体或解的优劣性。不同的问题，适应性函数的定义方式也不同。
选择：选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。遗传算法通过选择过程体现这一思想，进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。
选择实现了达尔文的适者生存原则。 交换：交换操作是遗传算法中最主要的遗传操作。
通过交换操作可以得到新一代个体，新个体组合了其父辈个体的特性。交换体现了信息交换的思想。
变异：变异首先在群体中随机选择一个个体，对于选中的个体以一定的概率随机地改变串结构数据中某个串的值。 同生物界一样，GA中变异发生的概率很低，通常取值在0。
001~0。01之间。
变异为新个体的产生提供了机会。 GA的计算过程为： 选择编码方式 产生初始群体 计算初始群体的适应性值 如果不满足条件 { 选择 交换 变异 计算新一代群体的适应性值 } 3。
遗传算法的特点 遗传算法作为一种快捷、简便、容错性强的算法，在各类结构对象的优化过程中显示 出明显的优势。与传统的搜索方法相比，遗传算法具有如下特点： 搜索过程不直接作用在变量上，而是在参数集进行了编码的个体。
此编码操作， 使得遗传算法可直接对结构对象（集合、序列、矩阵、树、图、链和表）进行操作。 搜索过程是从一组解迭代到另一组解，采用同时处理群体中多个个体的方法，降 低了陷入局部最优解的可能性，并易于并行化。
采用概率的变迁规则来指导搜索方向，而不采用确定性搜索规则。 对搜索空间没有任何特殊要求（如连通性、凸性等），只利用适应性信息，不需要 导数等其它辅助信息，适应范围更广。
4。遗传算法的研究历史与现状 遗传算法研究的兴起是在80年代末和90年代初期，但它的历史起源可追溯至60年代 初期。
早期的研究大多以对自然系统的计算机模拟为主。如Fraser的模拟研究，他提出了和现在的遗传算法十分相似的概念和思想。
Holland和DeJong的创造性研究成果改变了早期遗传算法研究的无目标性和理论指导的缺乏。其中，Holland于1975年出版的著名著作>系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式理论。
这一理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。 同年，DeJong的重要论文>将Holland的模式理。
3.关于神经网络,蚁群算法和遗传算法
1. 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。
2. 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，算法收敛性都没有得到证明，很多参数的设定也仅靠经验，实际效果也一般，使用中也常常早熟。
3. 遗传算法是比较成熟的算法，它的全局寻优能力很强，能够很快地趋近较优解。主要应用于解决组合优化的NP问题。
4. 这三种算法可以相互融合，例如GA可以优化神经网络初始权值，防止神经网络训练陷入局部极小且加快收敛速度。蚁群算法也可用于训练神经网络，但一定要使用优化后的蚁群算法，如最大-最小蚁群算法和带精英策略。
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,
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。
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。
希望可以帮到您，望采纳！
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