針對求解統一優化問題，不同引數設定的兩個或多個遺傳演算法，或者遺傳演算法與其他啟發式搜尋演算法，如何進行效能比較呢？一般可以歸納為求解效率與求解質量兩個方面。接下來介紹幾個指標。
是指發現同樣適應性的個體，或者找到同樣質量的可行解，所需要的計算次數。值越小，搜尋效率越高。或者相反，在一定次數下比較發現的最佳個體或者找到可行解的質量。
採用當前群體發現的最佳可行解的改善情況作為度量遺傳演算法搜尋能力的基本指標。
其中，pbest可以反映遺傳演算法搜尋到全域性最優解的過程、速度、早熟等情況，也是是影響引數調整的基礎。
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關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...
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優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法 ga 差分演化演算法 de 粒子群演算法 pso 和人工蜂群演算法 abc 舉乙個例子，遺傳演算法和梯度下降 梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那乙個，它依靠梯度與方向導數的關係計算出最優值...
遺傳演算法歸納
遺傳演算法 genetic algorithm 是一類借鑑生物界的進化規律 適者生存 優勝劣汰遺傳機制 演化而來的隨機化搜尋方法。其主要特點是直接對結構物件進行操作，不存在求導和函式連續性的限定 具有內在的隱並行性和更好的全域性尋優能力 採用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜尋空間，自適應地...