遗传算法经典实例 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。

现在模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法和蚁群优化算法现在用的还多吗？

在计算机视觉方面不多

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