優化演算法比較
① 優化演算法是什麼
智能優化演算法是一種啟發式優化演算法，包括遺傳演算法、蟻群演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、粒子群演算法等。·智能優化演算法一般是針對具體問題設計相關的演算法，理論要求弱，技術性強。一般，我們會把智能演算法與最優化演算法進行比較，相比之下，智能演算法速度快，應用性強。
群體智能優化演算法是一類基於概率的隨機搜索進化演算法，各個演算法之間存在結構、研究內容、計算方法等具有較大的相似性。
各個群體智能演算法之間最大不同在於演算法更新規則上，有基於模擬群居生物運動長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據某種演算法機理設置更新規則（如ACO）。
(1)優化演算法比較擴展閱讀：
優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。 對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，例如梯度、Hessian 矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等；而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法。
② 最優化的演算法有哪些
最優化演算法很多，你研究一輩子都見得能研究清楚
如果你是想數學建模的話，需要這本書的話，去你們學校的圖書館借
有這么兩本不錯，但是如果你數學底子差的話，是看不懂的
一是最優化演算法原理
二是實用最有化方法
③ 幾種仿生優化演算法的比較
於梯度信息,故其應用范圍較廣,特別適用於傳統方法難以解決的大規模復雜優化問題。闡述了三種典型的仿生優化算 法———遺傳演算法、蟻群演算法和混合蛙跳演算法各自的產生背景、基本思想以及實現步驟,然後深入分析討論了它們的異同之
④ 粒子群優化演算法的與遺傳演算法的比較
①種群隨機初始化。
②對種群內的每一個個體計算適應值(fitness value)。適應值與最優解的距離直接有關。
③種群根據適應值進行復制。
④如果終止條件滿足的話，就停止，否則轉步驟② 。
從以上步驟，我們可以看到PSO和遺傳演算法有很多共同之處。兩者都隨機初始化種群，而且都使用適應值來評價系統，而且都根據適應值來進行一定的隨機搜索。兩個系統都不是保證一定找到最優解。但是，PSO沒有遺傳操作如交叉(crossover)和變異(mutation)，而是根據自己的速度來決定搜索。粒子還有一個重要的特點，就是有記憶。 演化計算的優勢，在於可以處理一些傳統方法不能處理的。例子例如不可導的節點傳遞函數或者沒有梯度信息存在。
但是缺點在於：
1、在某些問題上性能並不是特別好。
2.網路權重的編碼而且遺傳運算元的選擇有時比較麻煩。
最近已經有一些利用PSO來代替反向傳播演算法來訓練神經網路的論文。研究表明PSO 是一種很有潛力的神經網路演算法。PSO速度比較快而且可以得到比較好的結果。而且還沒有遺傳演算法碰到的問題。
⑤ 現在哪些智能優化演算法比較新
智能優化演算法是一種啟發式優化演算法，包括遺傳演算法、蟻群演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、粒子群演算法等。·智能優化演算法一般是針對具體問題設計相關的演算法，理論要求弱，技術性強。一般，我們會把智能演算法與最優化演算法進行比較，
最新的智能優化演算法有哪些呢，論文想研究些新演算法，但是不知道哪些演算法...
答：蟻群其實還是算比較新的。 更新的也只是這些演算法的最後改進吧。演化演算法就有很多。隨便搜一篇以這些為標題，看06年以來的新文章就可以了。 各個領域都有的。否則就是到極限，也就沒有什麼研究前景了。
⑥ 將不同的優化演算法做一個比較，可以發會議論文嗎
研究生一年級的時候上了一門《演化演算法》方面的課程，大作業做了創新性演算法研究，具體內容是把PSO和DBSCAN聚類結合來做多峰優化，演算法最大優點是參數少，不需要預估峰半徑和峰個數。任課老師覺得內容比較有創新性，建議我投稿發表。
我5月份投了《系統工程與電子技術》，大概25天出了結果直接退稿，外審大概用了10天時間，外審意見如下：
文章原創性不足,類擬這類結合實現方法組合太多，這種組合方法針對單一性能分析和方法的理論分析意義不大；
（根據我看過的文獻，直接把聚類演算法和演化演算法結合來做多峰優化的確實不多，而且能夠不需要峰半徑和峰個數信息的同類演算法復雜度都很高……）
2. 關於演算法的2個參數的設置在是否具有通用性，即在維度更高的時候能否適用？
⑦ 優化演算法有哪些
你好，優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。
對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，例如梯度、Hessian
矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等；而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法，例如你所提到的遺傳演算法和蟻群演算法，此外還包括模擬退火、禁忌搜索、粒子群演算法等。
這是我對優化演算法的初步認識，供你參考。有興趣的話，可以看一下維基網路。
⑧ 百度seo和google seo演算法比較
網路seo和google seo演算法比較
1、自家產品優勢
輸入任意一個熱門關鍵詞，網路首頁基本都會出現網路自家產品的排名，即使這些自家產品沒有做過任何SEO，它們依然能夠堅挺的排在首頁。SEO人如果能學會利用網路自家產品借力使力，可以達到事半功倍的效果。
而谷歌對於自家產品一視同仁，如果違反谷歌站長指南，即使是自家產品，谷歌一樣格殺勿論，谷歌日本、谷歌瀏覽器等被降權就是很好的例子們。
所以，要做好谷歌SEO，必須嚴格遵守谷歌站長指南，沒有捷徑;要做好網路SEO，如果要短期獲得效果，嘗試藉助網路自身平台的優勢將會是一個很不錯的想法。
2、搜索結果首頁用戶行為
在谷歌，用戶找到他們想要的信息通常只需要網路用戶一半的時間(谷哥是30秒，而度娘是55秒)，大部分用戶只看前三個結果;
反之，在網路，用戶通常會把搜索結果上的內容從頭掃到尾，同時我們注意在網路的那張熱力圖上，紅點表示點擊，大量出現在網路搜索框和底部相關搜索上，而非搜索結果的網頁，這對於網路來說可不算是一個給力的數據，那為啥會這樣子?很大程度原因要和搜索質量有關，網路的搜索結果相對是比較混沌的，很多時候用戶根本分不清那些是付費廣告，那些是自然結果，而通常這些付費廣告的內容又不能很好滿足用戶的需求，所以用戶可能會選擇再次提煉搜索字詞，或者乾脆拉到底部看相關推薦去再次尋找他們真正想要的內容。當然，可也是為什麼網路用戶平均要花費55秒，幾乎是谷歌的兩倍的搜索時間去發現他們想要的信息。
3、頁面收錄
從頁面收錄的時間來看，谷歌絕對是比網路快很多，而且通常只要在外圍放置少量的外鏈入口谷歌就能順著鏈接爬到你的網站並且建立索引，而網路則不同，對於新站不會立刻收錄，甚至相當長的時間都不收錄。新網站通過網路的考核期後，網路才開始收錄你的網站，這個考核期對於很多站長來說是比較難熬的，考核期的時間有時候確實讓人琢磨不透，有的網站甚至一個多月兩個月才開始收錄，也有的網站兩三天就收錄了，如果說是一些高質量的網站收錄快，質量較差的網站收錄慢也能理解，可是據了解一些非法的網站、質量很差的網站也有很多很快就被收錄了，這就讓人有些琢磨不透了。
所以，做網路SEO，特別是新站，不要隨便去保證別人二、三個月見效之類的話，很可能兩個月網路都沒有把你的網站放出來，呵呵。所以一般我們和客戶去談這樣類型的SEO優化，都是至少要6個月的優化期，少於這個時間一般是不做的，除非他不要保證績效。
4、對待新站的策略
對待新站網路和谷歌都有各自的審核標准，谷歌有谷歌沙盒，網路也有自己的審核期，從持續的時間來看，基本上也差不過，都為3-6個月的時間。不同的是，過了審核期後，谷歌評判關鍵詞排名的標准更多是從這個頁面本身的質量度和外部鏈接的推薦情況來排序，不會因為你的站點年輕而影響某個具體頁面的排名，而網路依舊會考慮整站的權重，所以新站很難從網路獲取熱詞、難詞的排名，更多的情況是通過大網站轉載之後，被大網站搶去流量和排名，而對於谷歌來說，新站獲取熱詞排名是極有可能的事情。
5、網站被K後的恢復機制
網站一定被谷歌K了之後，不用過於擔心，按照谷歌站長指南調整好自己的網站，再通過谷歌管理員工具和谷歌溝通，谷歌會重新觀察網站是否改正之前的作弊手段，一旦改正之後，谷歌還是會恢復的。但網路，如果網站被K，那麼恢復的幾率就很小了，雖然網路也有申訴通道，但是個人認為這些只是形式上的擺設，大部分得到的回復都是答非所問，當然網路也可以怪大部分站長問的問題很不明確，屬於無效提問。但事實上，即使是有效提問，處理的速度和回復效率仍然是很低下的，如果要舉例，足可以寫一篇博文，這里暫不詳述。當然這個也是和網路自身人員的素質有關，沒有專人專項去管這件事情必然導致目前這種尷尬的局面。所以對於網路SEO，一定要嚴格遵守網路站長指南，雖然可以說有些網站作弊也能排到網路首頁，這種情況我無法解釋，就像為什麼有些人無所作為，在公司里混混也能拿高工資，或許看到的只是表面現象。
6、robots協議遵守情況
谷歌完全遵守robots協議，一旦robots設置屏蔽谷歌蜘蛛之後，谷歌就不會對網站進行抓取和索引，但是網路似乎並不嚴格遵守，當給網站設置robots協議之後，網路蜘蛛有時會繞過/無視robots文件，仍然會繼續爬行空間文件，當然這里只是說它們在爬行，沒有放出來而已，但，個人猜測，網站數據都完完整整的被網路記錄在他們的伺服器內，只是沒有生成摘要在搜索結果頁顯示而已。網路並不嚴格遵守robots協議。
7、外部鏈接評判標准
谷歌和網路對於外鏈的評判標准其實很不同，對於谷歌而言，外鏈更像是外部推薦，不僅僅局限於那個寫在a標簽裡面可以直接點擊的鏈接，來自social端的推薦因素也能夠影響排名。而對於網路來說，鏈接就是鏈接，和social沒有直接關系，同時網路也會認可那些沒有寫在a標簽里的鏈接(這點谷歌是不接受的)，這個也是取決於互聯網這個大環境，很多人不願意給可以點擊的外鏈，但是這些外鏈又確實是真心推薦的，到底算還是不算呢?網路站長平台說過，評判鏈接的唯一標准就是這條鏈接是否是用戶真心推薦。所以，不管鏈接形式如何，只要這條鏈接推薦的東西有價值，就被網路算做一條外部鏈接，並且可以傳遞權重。
另外，外鏈重要程度網路和谷歌也各不相同。谷歌認為外鏈(外部的真實推薦)是網站的一個非常重要的信號，甚至要比一些站內SEO優化，如關鍵詞密度，H標簽、內鏈、URL結構都重要，因為谷歌完全有能力去索引和識別一個網站，而用戶推薦的數據是谷歌所看中的。
而網路則不同，外部鏈接重要性佔比沒有谷歌那麼大，一方面中國互聯網的推薦機制還不夠成熟，外鏈的可信度其實並不怎麼高;另一方面，網路自身對於網站的索引和識別能力並沒有谷歌那麼強，所以對於網路SEO，做好站內優化、特別是關鍵詞部署、網站結構梳理包括導航、內鏈機制都是非常重要的。
8、內容更新
網路似乎比谷歌更重視內容的更新，一個網站或者頁面有持續更新的內容對於網路來說是很友好的。也可以搜索一些冷門行業的熱門關鍵詞看看搜索結果前十的網站異同，你會發現排在谷歌前十的網站的內容幾乎不怎麼更新，而如果要排到網路首頁的話，網站則必須是有海量內容更新機制，網路給予新鮮內容的權重度要遠高於谷歌。
9、原創識別機制
中國互聯網轉載和抄襲是司空見慣的事情，這個時候對搜索引擎來說，識別原創的能力就顯得尤為重要，網路這方面做得非常不好。
10、熱門事件效應速度
谷歌對於熱門信息的處理相對較快，往往能夠很准確的找到新聞源的位置，而網路更多的是依靠大網站來獲取熱門信息，一旦小網站上有熱點內容而又沒有被大網站即時發現的話，網路是很難在短期內挖掘到的，所以這就是為什麼網路要和新浪微博達成戰略合作關系來共享數據，也是看中微博的一個短頻快的特性，包括網路也會開放API介面與各大網站進行數據共享，就是為了彌補網路蜘蛛抓取的局限性和對熱點把控能力弱這樣一個無法在短期彌補的特性。
⑨ 選擇哪種優化演算法比較好
如果追求結果 那麼可以用窮舉方法 也就是一個個試驗 其他的優化演算法都差不多 可以確定一個條件數 然後達到這個數值才停止優化
⑩ 粒子群優化演算法和多模態優化演算法有什麼區別
摘 要：，粒子群演算法據自己的速度來決定搜索過程，只有最優的粒子把信息給予其他的粒子，整個搜索更新過程是跟隨當前最優解的過程，所有的粒子還可以更快的收斂於最優解。由於微粒群演算法簡單，容易實現，與其它求解約束優化問題的方法相比較，具有一定的優勢。實驗結果表明，對於無約束的非線性求解，粒子群演算法表現出較好的收斂性和健壯性。
關鍵詞：粒子群演算法；函數優化；極值尋優
0 引言
非線性方程的求根問題是多年來數學家努力解決的問題之一。長期以來，人們已找出多種用於解決方程求根的方法，例如牛頓法、弦割法、拋物線法等。然而，很多傳統的方法僅能運用於相應的小的問題集，推廣性相對較差。對於一個現實世界中的優化問題，必須嘗試很多不同的方法，甚至要發明相應的新的方法來解決，這顯然是不現實的。我們需要另外的方法來克服這樣的困難。
粒子群演算法是一種現代啟發式演算法，具有推廣性強、魯棒性高等特點[1]。該演算法具有群體智能、內在並行性、迭代格式簡單、可快速收斂到最優解所在區域等優點[2]。本文採用粒子群演算法，對函數的極值進行尋優計算，實現了對函數的極值求解。
1 粒子群演算法
1.1 基本原理
粒子群演算法（PSO）是一種基於群體的隨機優化技術，它的思想來源於對鳥群捕食行為的研究與模擬。粒子群演算法與其它基於群體的進化演算法相類似，選用「群體」和「進化」的概念，按照個體的適應度值進行操作，也是一種基於迭代的尋優技術。區別在於，粒子群演算法中沒有交叉變異等進化運算元，而是將每個個體看作搜索空間中的微粒，每個微粒沒有重量和體積，但都有自己的位置向量、速度向量和適應度值。所有微粒以一定的速度飛行於搜索空間中，其中的飛行速度是由個體飛行經驗和群體的飛行經驗動態調整，通過追蹤當前搜索到的最優值來尋找全局最優值。
1.2 參數選擇
粒子群演算法需要修改的參數很少，但對參數的選擇卻十分敏感。El-Gallad A, El-Hawary M, Sallam A, Kalas A[3]主要對演算法中的種群規模、迭代次數和粒子速度的選擇方法進行了詳細分析，利用統計方法對約束優化問題的求解論證了這 3 個參數對演算法性能的影響，並給出了具有一定通用性的3 個參數選擇原則[4]。
種群規模：通常根據待優化問題的復雜程度確定。
最大速度：決定粒子在一次迭代中的最大移動距離,通常設定為不超過粒子的范圍寬度。
加速常數：加速常數c1和c2通常是由經驗值決定的，它代表粒子向pbest和gbest靠攏的加速項的權重。一般取值為：c1=c2=2。
中止條件：達到最大迭代次數或得到最小誤差要求，通常要由具體問題確定。
慣性權重：慣性權重能夠針對待優化問題調整演算法的局部和全局搜索能力。當該值較大時有利於全局搜索，較小時有利於局部搜索。所以通常在演算法開始時設置較大的慣性權重，以便擴大搜索范圍、加快收斂。而隨著迭代次數的增加逐漸減小慣性權重的值，使其進行精確搜索，避免跳過最優解。
1.3 演算法步驟
PSO演算法步驟如下：
Step1：初始化一個規模為 m 的粒子群，設定初始位置和速度。
初始化過程如下：
（1）設定群體規模m;
（2）對任意的i，s，在[-xmax, xmax]內均勻分布，產生初始位置xis；
（3）對任意的i，s，在[-vmax, vmax]內均勻分布，產生速度vis；
（4）對任意的i，設yi=xi，保存個體。
Step2：計算每個粒子的適應度值。
Step3：對每個粒子的適應度值和得到過的最好位置pis的適應度值進行比較，若相對較好，則將其作為當前的最好位置。
Step4：對每個粒子的適應度值和全局得到過的最好位置pgs的適應度值進行比較，若相對較好，則將其作為當前的全局最好位置。
Step5：分別對粒子的所在位置和速度進行更新。
Step6：如果滿足終止條件，則輸出最優解；否則，返回Step2。
1.4 粒子群演算法函數極值求解
粒子群演算法優化是計算機智能領域，除蟻群演算法外的另一種基於群體智能的優化演算法。粒子群演算法是一種群體智能的煙花計算技術。與遺傳演算法相比，粒子群演算法沒有遺傳演算法的選擇（Selection）、交叉（Crossover）、變異（Mutation）等操作，而是通過粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索。
粒子群演算法流程如圖所示：
粒子群為由n個粒子組成的種群X = (X1,X2,X3,…Xn).
第i個粒子表示一個D維向量Xi = (X1,X2,X3,…XD)T.
第i個粒子的速度為Vi = (Vi1,Vi2,Vi3,…ViD)T.
個體極值為Pi = (Pi1,Pi2,Pi3,…PiD)T.
全局極值為Pg = (Pg1,Pg2,Pg3,…PgD)T.
速度更新為，式中，c1和c2為其兩個學習因子的參數值；r1和r2為其兩個隨機值。
位置更新為.
2 粒子群演算法應用舉例
2.1 實驗問題
這是一個無約束函數的極值尋優，對於Ackley函數，
.
其中c1=20，e=2. 71289。
2.2 實驗步驟
對於Ackley函數圖形，選取一個凹峰進行分析，程序運行結果如圖所示。
圖1 Ackley函數圖形
可以看出，選取區間內的Ackley函數圖形只有一個極小值點。因此，對於該段函數進行尋優，不會陷入局部最小。採用粒子群演算法對該函數進行極值尋優。
首先，進行初始化粒子群，編寫的MATLAB代碼如下：
% 初始化種群
for i=1:sizepop
x1 = popmin1 (popmax1-popmin1)*rand;
% 產生隨機個體
x2 = popmin2 (popmax2-popmin2)*rand;
pop(i,1) = x1; % 保存產生的隨機個體
pop(i,2) = x2;
fitness(i) = fun([x1,x2]); % 適應度值
V(i,1) = 0; % 初始化粒子速度
V(i,2) = 0;
end
程序運行後所產生的個體值為：
表1 函數個體值
然後，根據待尋優的目標函數，計算適應度值。待尋優的目標函數為：
function y = fun(x)
y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1)) cos(2*pi*x(2)))/2) 20 2.71289;
根據每一組個體，通過目標函數，得到的適應度值為：
表2 函數適應度值
搜索個體最優極值，即搜索最小的適應度值，我們可利用MATLAB繪圖將所有個體的適應度值繪成plot圖查看相對最小值。
圖3 函數適應度plot圖
從圖中可看出，當個體=20時，得到相對最小值，在程序中，將其保存下來。
之後進行迭代尋優，直到滿足終止條件。
最後，得到的最優值為：
圖4 MATLAB運行得到結果
迭代後得到的運行結果圖如下：
圖5 迭代曲線圖
2.3 實驗結果
通過圖5中可看出，該函數的尋優是收斂的，最優個體和實際情況較吻合。因此，採用粒子群演算法進行函數極值尋優，快速、准確且魯棒性較好。
3 結論
本文闡述了粒子群演算法求解最化問題的過程，實驗結果表明了該演算法對於無約束問題的可行性。與其它的進化演算法相比，粒子群演算法容易理解、編碼簡單、容易實現。但是參數的設置對於該演算法的性能卻有很大的影響，例如控制收斂，避免早熟等。在未來的工作中，將努力於將其它計算智能演算法或其它優化技術應用於粒子群演算法中，以進一步提高粒子群演算法的性能。