遗传算法
优点：
在求解多峰问题时遗传算法交叉和变异算子的无方向性，这有助于其具有更好的全局探索能力，在优化多峰函数时可以采用遗传算法
既可以应用于离散问题，也可以应用于连续问题
遗传算法中染色体之间可以实现信息的共享与互换，这有利于整个种群中的个体均匀的、整体的向最优解移动，而粒子群算法的移动是以最优解为导向的，所有的例子均向最优解的方向移动
缺点：
遗传算法不论是交叉还是变异操作，都缺乏明确的导向性，因此其对空间最优解的逼近能力不强
由于变异是随机的，所以大部分变异后的染色体都因为适应值降低而被淘汰掉。因此，遗传算法对空间最优解的逼近能力较弱，效率较低，大大影响了其最终的求解精度。
粒子群算法
优点：
粒子群优化算法其位置与速度的更新具有很好的导向性，因此其对空间最优解的逼近能力很强
在单峰问题上，粒子群优化算法的求解精度要远远高于遗传算法。这是因为在搜索过程中，粒子群优化算法是通过粒子在空间中平稳连续地飞行而不断地逼近最优值
相较于遗传算法，粒子群算法没有交叉与变异操作，参数较少，时间较为容易
缺点：
粒子群优化算法的导向性导向性导致了这种全局版本的粒子群优化算法很容易陷入局部最优解。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-523097.html
主要应用于连续问题，应用于离散问题时较为复杂文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-523097.html
到了这里，关于遗传算法与粒子群算法对比的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
