遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点

遗传算法：其优点是能很好地处理约束，跳出局部最优，最终得到全局最优解。缺点是收敛速度慢，局部搜索能力弱，运行时间长，容易受到参数的影响。

模拟退火：具有局部搜索能力强、运行时间短的优点。缺点是全局搜索能力差，容易受到参数的影响。

爬山算法：显然爬山算法简单、效率高，但在处理多约束大规模问题时，往往不能得到较好的解决方案。

数值算法：这个数值算法的含义太宽泛了，指的是哪种数值算法，阵列算法与爬山算法一样，各有优缺点。

扩展资料：

注意事项：

遗传算法的机制比较复杂，在Matlab中已经用工具箱中的命令进行了打包，通过调用可以非常方便的使用遗传算法。

函数GA：［x，Fval，reason］＝GA（＠fitnessfun，Nvars，options）x为最优解，Fval为最优值，＠Fitnessness为目标函数，Nvars为自变量个数，options为其他属性设置。系统的默认值是最小值，所以函数文档中应该加上一个减号。

要设置选项，您需要以下函数：options＝GaOptimset（＇PropertyName1＇，＇PropertyValue1＇，＇PropertyName2＇，＇PropertyName3＇，＇PropertyValue3＇…）通过该函数，可以确定一些遗传算法的参数。

逆向反推法和爬山法的区别：含义不同，性质不同。

一、含义不同：爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。反推法，通俗来讲，就是在计算性的试题中，根据给出的选项来反推出正确答案。

二、性质不同：反推法主要是根据选项延伸而来，一般来说，资料分析的4个选项，有两个是很容易排除掉的，而剩余的两个比较接近，此时就可以采用此种方法。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。

与中途法关系

爬山法与中途点法是彼此接近的方法。中途点法在实质上也就是通过一个个的中途点而向最终目标逼近的方法。同时，在问题求解活动中，这两种方法也是紧密相联．可以配合使用的。比如，有一个数学问题，要求决定两个量v，u之间的关系。

可以把求出包含v，u的关系式(其中可以含有其他未知量)和求出只包含v，u和已知量的关系式作为两个中途点，把整个求解过程区分为三个小阶段。在每个小阶段中又可分别应用爬山法来进行试探。

DFS的变形，不同的是每次选择的是最优的一个子结点，即局部最优解。

例如，设置一个函数表示放错位置的数目，每次选择子结点中放错最少的结点

步骤：

1建立一个栈，将根结点放入栈；

2判断栈顶元素是否是目标结点，如果是，算法结束，如果不是，进入第三步；

3栈顶元素出栈，根据评估函数计算的顺序将此结点的子结点入栈；

4如果栈空，则输出失败，否则，进入第二步 。

爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。

算法式：把解决问题的方法一一进行尝试，最终找到解决问题的答案。特点：问题解决的系列搜索，采用试误的方式解决问题，优点：一定可以找到某种解决问题的方法，缺点：耗时耗力。

爬山法与手段目的分析法的区别：

使用爬山法的每一步都在逐渐接近最终目标，不存在中途折回的情况；在使用手段目的分析法时，人们有时为了达到目的，不得不暂时扩大目标状态与初始状态的差异，以有利于达到最终目标。

比如，两兵交战，若敌我力量悬殊，我军可采取迂回战术曲线救国，先假装投降，获取情报，再一举反攻。

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