简述遗传算法的基本步骤 遗传算法和退火算法的区别？

遗传算法和退火算法的区别？

在模拟退火中，演化是由参数问题t控制的，然后通过一定的运算产生新的解。根据当前方案的优缺点和温度参数t，确定是否接受当前新方案。

遗传算法主要由选择、交叉、变异等操作组成，这些操作是由种群进化而来的。

主要区别在于模拟退火使用单个个体进行进化，而遗传算法使用群体进行进化。一般情况下，只有当新解优于当前解时，新解才被接受，需要通过温度参数t进行选择，通过变异操作产生新的个体。遗传算法的新解是通过选择操作选择个体，通过交叉和变异产生新的个体。

相同的一点是它们都采用进化控制优化过程。

有一些超级难的算法比如遗传算法，蚁群算法，看了数学建模国赛感觉好难写，那些人怎么写出来的？

这是许多人多年积累的算法。即使是著名的计算机科学家也不能每天都提出新的算法。许多计算机科学家一生中可能会贡献一到两种算法，这已经足够强大了。至于学习这些算法，当然要容易得多

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