c语言编程共轭梯度法-共轭梯度法c++程序
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相对于遗传算法,蚁群算法等新的优化方法,传统的优化算法有哪些?_百度...
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。粒子群算法适合求解实数问题，算法简单，计算方便，求解速度快，但是存在着陷入局部最优等问题。蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大。
数值方法和优化算法：当问题变得复杂且难以手工解决时，可以借助数值方法和计算机算法来寻找最优解。比如，可以使用线性规划、二次规划、遗传算法等技术来求解最优化问题。
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说实话，这两种方法都是智能仿生算法，都比普通的算法要稍微复杂一些。我不知道你要解决什么寻优问题，但我推荐你还是用遗传算法吧。遗传算法应用比蚁群算法要广泛，了解的人也较多。
群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。
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