java冒泡排序经典代码 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。
遗传算法的特点有哪些？
现代医学研究表明，DNA是现存生命中最重要的遗传物质。遗传是指基因的传递，使后代获得父母的特征。遗传学只是一门研究遗传现象的学科。除了遗传因素外，环境以及环境与遗传的相互作用也是决定生物特性的因素。遗传算法是一种可用于复杂系统优化的搜索算法。与传统算法相比，它具有以下四个特点：一是以决策变量的编码为操作对象；二是遗传算法直接以适应度作为搜索信息，不需要导数等其他辅助信息；三是遗传算法利用搜索信息对于具有隐式和复杂特征的多个点，它不使用不确定性规则，而是采用概率搜索技术。
谁能通俗的讲解一下NSGA-II多目标遗传算法？
NSGA-II在其选择过程中是特殊的。其他算法与其他算法没有区别。
选择过程分为两部分：1。非支配集中的个体不受当前或后续非支配集中任何个体的支配。该方法是每次选择不受其他个体支配的所有非支配个体，将其作为非支配集从种群中删除，然后对其余个体重复该过程，直至完成。
2. 按人群距离排序。它是每个维度中相邻个体之间距离的总和。
选择时，先从前面到后面依次取非支配集。如果手中的个体数大于或等于所需的个体数，我们如何选择最后一个非支配集？选择人群距离大的。
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