粒子群算法的缺点（粒子群算法的作用）-算法-引导者

本文目录一览：

而遗传算法、粒子群、模拟退火虽然也是随机近似算法，但这三种都是仿生智能算法，且比蒙特卡洛算法要复杂，应用的领域也不太相同。显然，蒙特卡洛算法很轻巧，求解问题更快速。

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。模拟退火：优点是局部搜索能力强，运行时间较短，缺点是全局搜索能力差，容易受参数的影响。

正交试验方法、粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法都是优化算法，但它们在应用领域、优化目标、优化过程等方面存在一些不同。

图像处理问题模拟退火算法可以应用于图像处理问题，如图像分割、图像重构、图像去噪等。这些问题都是在给定的图像中，寻找最优的像素分布或像素点的值。

1、缺点：在某些问题上性能并不是特别好。网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。最近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。

2、退火优点：计算过程简单，通用，鲁棒性强，适用于并行处理，可用于求解复杂的非线性优化问题。缺点：收敛速度慢，执行时间长，算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点。

3、为全局最优粒子的选择，一方面，该算法具有更好的收敛速度，另一方面帕累托边界分散体的溶液中。如果在最佳的单个颗粒的选择，需要较少的计算复杂性，并且是仅由较少数量的比较非劣解更新。

4、粒子群算法多次执行的结果不稳定。粒子群算法同遗传算法一样，都是不稳定的，每次运行的结果都会不一致，多次执行后结果会更加的不稳定。所以粒子群算法多次执行的结果不稳定。

1、粒子群算法是模拟鸟群觅食的所建立起来的一种智能算法粒子群算法的缺点，一开始所有的鸟都不知道食物在哪里粒子群算法的缺点，它们通过找到离食物最近的鸟的周围，再去寻找食物，这样不断的追踪，大量的鸟都堆积在食物附近这样找到食物的几率就大大增加粒子群算法的缺点了。

2、粒子群算法（也称粒子群优化算法（particle swarm optimization， PSO）），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。

3、 粒子群算法的缺点； 粒子群算法的缺点；粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization， PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolutionary Algorithm， EA）。

4、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的，该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中，鸟群在觅食的时候，一般存在个体和群体协同的行为。