1樓：召喚法師
既然想知道各種進化演算法有什麼異同，那麼就要先去分別了解各種進化演算法。
遺傳演算法（適者生存） 、粒子群演算法（經驗共享） 、 蟻群演算法（實用至上）
還有很多研究的更加深入的文章，自己Google吧。
2樓：Sixiang
我很久以前用過遺傳演算法，憑印象說一下吧。
遺傳演算法就是通過模擬生物進化過程中的基因表達過程，篩選優質基因（目標值更優），淘汰劣質基因，最終得到近似最優解的過程。
基本上說來在使用遺傳演算法時你得先把問題表達成乙個類似的基因序列，比如乙個揹包問題，你可以設定乙個0-1向量表示選擇\不選擇某件物品，比如 （0,1,0,0,1,...）。然後通過交叉變異，交換其中的基因片段，或隨機改變基因序列裡的值。
之後再評估種群的質量，把好的解留下，壞的解淘汰。以此往復迭代多次，從最終剩下的種群（解集）中挑選最優的個體作為最優解。
遺傳演算法的思想在於，認為優質的基因片段一定會在多次迭代過程中保留下來。（其它演算法也許會在目標值表達，交叉變異的，目標值篩選等步驟上和遺傳演算法的思路不同，可以嘗試觸類旁通。）
但是遺傳演算法這樣的演算法存在的問題在於沒法證明問題的收斂性，也就是說，如果我想得到乙個精度在x%範圍內的解，從理論上遺傳演算法沒法給出得到乙個這樣精度的解所必需的迭代次數。所以這種方法也被很多學者所不齒，認為它純粹是乙個撞運氣的大規模隨機搜尋演算法。
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