优化算法的学习

个人关于优化算法的学习历程:SA GA TSP PSO NSGA-ii

下列代码为个人学习及复现的过程,不一定很正确,有一定参考性,NSGA-ii不在此展示,详情可见下一篇。

退火(SA)

退火简述:个人认为有点像穷举,在x附近左右横跳,达到条件降温,没达到升温

遗传(GA)

遗传简述:对问题编码,可以是二进制也可以是十进制或者是排列(各位都不一样),交叉,变异进化,其中会包含精英保留等操作,NSGA在此基础上加上了非支配排序。

蚁群(TSP)

蚁群简述:信息素的更新与获取,信息素可以不用完全按照公式,根据具体题目可以有所不同。

粒子群(PSO)

粒子群简述:速度的更新,包含个人学习速率和社会学习速率,不同点的速度不同,更新的速度不同。

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