优化算法比较

① 优化算法是什么

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，相比之下，智能算法速度快，应用性强。

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。

各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

(1)优化算法比较扩展阅读：

优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。 对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，例如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等；而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法。

② 最优化的算法有哪些

最优化算法很多，你研究一辈子都见得能研究清楚
如果你是想数学建模的话，需要这本书的话，去你们学校的图书馆借
有这么两本不错，但是如果你数学底子差的话，是看不懂的
一是最优化算法原理
二是实用最有化方法

③ 几种仿生优化算法的比较

于梯度信息,故其应用范围较广,特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题。阐述了三种典型的仿生优化算 法———遗传算法、蚁群算法和混合蛙跳算法各自的产生背景、基本思想以及实现步骤,然后深入分析讨论了它们的异同之

④ 粒子群优化算法的与遗传算法的比较

①种群随机初始化。
②对种群内的每一个个体计算适应值(fitness value)。适应值与最优解的距离直接有关。
③种群根据适应值进行复制。
④如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤② 。
从以上步骤，我们可以看到PSO和遗传算法有很多共同之处。两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解。但是，PSO没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation)，而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。 演化计算的优势，在于可以处理一些传统方法不能处理的。例子例如不可导的节点传递函数或者没有梯度信息存在。
但是缺点在于：
1、在某些问题上性能并不是特别好。
2.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。研究表明PSO 是一种很有潜力的神经网络算法。PSO速度比较快而且可以得到比较好的结果。而且还没有遗传算法碰到的问题。

⑤ 现在哪些智能优化算法比较新

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，
最新的智能优化算法有哪些呢，论文想研究些新算法，但是不知道哪些算法...
答：蚁群其实还是算比较新的。 更新的也只是这些算法的最后改进吧。演化算法就有很多。随便搜一篇以这些为标题，看06年以来的新文章就可以了。 各个领域都有的。否则就是到极限，也就没有什么研究前景了。

⑥ 将不同的优化算法做一个比较，可以发会议论文吗

研究生一年级的时候上了一门《演化算法》方面的课程，大作业做了创新性算法研究，具体内容是把PSO和DBSCAN聚类结合来做多峰优化，算法最大优点是参数少，不需要预估峰半径和峰个数。任课老师觉得内容比较有创新性，建议我投稿发表。

我5月份投了《系统工程与电子技术》，大概25天出了结果直接退稿，外审大概用了10天时间，外审意见如下：

1. 文章原创性不足,类拟这类结合实现方法组合太多，这种组合方法针对单一性能分析和方法的理论分析意义不大；

2. （根据我看过的文献，直接把聚类算法和演化算法结合来做多峰优化的确实不多，而且能够不需要峰半径和峰个数信息的同类算法复杂度都很高……）

3. 2. 关于算法的2个参数的设置在是否具有通用性，即在维度更高的时候能否适用？
   

⑦ 优化算法有哪些

你好，优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。
对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，例如梯度、Hessian
矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等；而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，例如你所提到的遗传算法和蚁群算法，此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。
这是我对优化算法的初步认识，供你参考。有兴趣的话，可以看一下维基网络。

⑧ 百度seo和google seo算法比较

网络seo和google seo算法比较

1、自家产品优势
输入任意一个热门关键词，网络首页基本都会出现网络自家产品的排名，即使这些自家产品没有做过任何SEO，它们依然能够坚挺的排在首页。SEO人如果能学会利用网络自家产品借力使力，可以达到事半功倍的效果。
而谷歌对于自家产品一视同仁，如果违反谷歌站长指南，即使是自家产品，谷歌一样格杀勿论，谷歌日本、谷歌浏览器等被降权就是很好的例子们。
所以，要做好谷歌SEO，必须严格遵守谷歌站长指南，没有捷径;要做好网络SEO，如果要短期获得效果，尝试借助网络自身平台的优势将会是一个很不错的想法。

2、搜索结果首页用户行为
在谷歌，用户找到他们想要的信息通常只需要网络用户一半的时间(谷哥是30秒，而度娘是55秒)，大部分用户只看前三个结果;
反之，在网络，用户通常会把搜索结果上的内容从头扫到尾，同时我们注意在网络的那张热力图上，红点表示点击，大量出现在网络搜索框和底部相关搜索上，而非搜索结果的网页，这对于网络来说可不算是一个给力的数据，那为啥会这样子?很大程度原因要和搜索质量有关，网络的搜索结果相对是比较混沌的，很多时候用户根本分不清那些是付费广告，那些是自然结果，而通常这些付费广告的内容又不能很好满足用户的需求，所以用户可能会选择再次提炼搜索字词，或者干脆拉到底部看相关推荐去再次寻找他们真正想要的内容。当然，可也是为什么网络用户平均要花费55秒，几乎是谷歌的两倍的搜索时间去发现他们想要的信息。

3、页面收录
从页面收录的时间来看，谷歌绝对是比网络快很多，而且通常只要在外围放置少量的外链入口谷歌就能顺着链接爬到你的网站并且建立索引，而网络则不同，对于新站不会立刻收录，甚至相当长的时间都不收录。新网站通过网络的考核期后，网络才开始收录你的网站，这个考核期对于很多站长来说是比较难熬的，考核期的时间有时候确实让人琢磨不透，有的网站甚至一个多月两个月才开始收录，也有的网站两三天就收录了，如果说是一些高质量的网站收录快，质量较差的网站收录慢也能理解，可是据了解一些非法的网站、质量很差的网站也有很多很快就被收录了，这就让人有些琢磨不透了。
所以，做网络SEO，特别是新站，不要随便去保证别人二、三个月见效之类的话，很可能两个月网络都没有把你的网站放出来，呵呵。所以一般我们和客户去谈这样类型的SEO优化，都是至少要6个月的优化期，少于这个时间一般是不做的，除非他不要保证绩效。

4、对待新站的策略
对待新站网络和谷歌都有各自的审核标准，谷歌有谷歌沙盒，网络也有自己的审核期，从持续的时间来看，基本上也差不过，都为3-6个月的时间。不同的是，过了审核期后，谷歌评判关键词排名的标准更多是从这个页面本身的质量度和外部链接的推荐情况来排序，不会因为你的站点年轻而影响某个具体页面的排名，而网络依旧会考虑整站的权重，所以新站很难从网络获取热词、难词的排名，更多的情况是通过大网站转载之后，被大网站抢去流量和排名，而对于谷歌来说，新站获取热词排名是极有可能的事情。

5、网站被K后的恢复机制
网站一定被谷歌K了之后，不用过于担心，按照谷歌站长指南调整好自己的网站，再通过谷歌管理员工具和谷歌沟通，谷歌会重新观察网站是否改正之前的作弊手段，一旦改正之后，谷歌还是会恢复的。但网络，如果网站被K，那么恢复的几率就很小了，虽然网络也有申诉通道，但是个人认为这些只是形式上的摆设，大部分得到的回复都是答非所问，当然网络也可以怪大部分站长问的问题很不明确，属于无效提问。但事实上，即使是有效提问，处理的速度和回复效率仍然是很低下的，如果要举例，足可以写一篇博文，这里暂不详述。当然这个也是和网络自身人员的素质有关，没有专人专项去管这件事情必然导致目前这种尴尬的局面。所以对于网络SEO，一定要严格遵守网络站长指南，虽然可以说有些网站作弊也能排到网络首页，这种情况我无法解释，就像为什么有些人无所作为，在公司里混混也能拿高工资，或许看到的只是表面现象。

6、robots协议遵守情况
谷歌完全遵守robots协议，一旦robots设置屏蔽谷歌蜘蛛之后，谷歌就不会对网站进行抓取和索引，但是网络似乎并不严格遵守，当给网站设置robots协议之后，网络蜘蛛有时会绕过/无视robots文件，仍然会继续爬行空间文件，当然这里只是说它们在爬行，没有放出来而已，但，个人猜测，网站数据都完完整整的被网络记录在他们的服务器内，只是没有生成摘要在搜索结果页显示而已。网络并不严格遵守robots协议。

7、外部链接评判标准
谷歌和网络对于外链的评判标准其实很不同，对于谷歌而言，外链更像是外部推荐，不仅仅局限于那个写在a标签里面可以直接点击的链接，来自social端的推荐因素也能够影响排名。而对于网络来说，链接就是链接，和social没有直接关系，同时网络也会认可那些没有写在a标签里的链接(这点谷歌是不接受的)，这个也是取决于互联网这个大环境，很多人不愿意给可以点击的外链，但是这些外链又确实是真心推荐的，到底算还是不算呢?网络站长平台说过，评判链接的唯一标准就是这条链接是否是用户真心推荐。所以，不管链接形式如何，只要这条链接推荐的东西有价值，就被网络算做一条外部链接，并且可以传递权重。
另外，外链重要程度网络和谷歌也各不相同。谷歌认为外链(外部的真实推荐)是网站的一个非常重要的信号，甚至要比一些站内SEO优化，如关键词密度，H标签、内链、URL结构都重要，因为谷歌完全有能力去索引和识别一个网站，而用户推荐的数据是谷歌所看中的。
而网络则不同，外部链接重要性占比没有谷歌那么大，一方面中国互联网的推荐机制还不够成熟，外链的可信度其实并不怎么高;另一方面，网络自身对于网站的索引和识别能力并没有谷歌那么强，所以对于网络SEO，做好站内优化、特别是关键词部署、网站结构梳理包括导航、内链机制都是非常重要的。

8、内容更新
网络似乎比谷歌更重视内容的更新，一个网站或者页面有持续更新的内容对于网络来说是很友好的。也可以搜索一些冷门行业的热门关键词看看搜索结果前十的网站异同，你会发现排在谷歌前十的网站的内容几乎不怎么更新，而如果要排到网络首页的话，网站则必须是有海量内容更新机制，网络给予新鲜内容的权重度要远高于谷歌。

9、原创识别机制
中国互联网转载和抄袭是司空见惯的事情，这个时候对搜索引擎来说，识别原创的能力就显得尤为重要，网络这方面做得非常不好。

10、热门事件效应速度
谷歌对于热门信息的处理相对较快，往往能够很准确的找到新闻源的位置，而网络更多的是依靠大网站来获取热门信息，一旦小网站上有热点内容而又没有被大网站即时发现的话，网络是很难在短期内挖掘到的，所以这就是为什么网络要和新浪微博达成战略合作关系来共享数据，也是看中微博的一个短频快的特性，包括网络也会开放API接口与各大网站进行数据共享，就是为了弥补网络蜘蛛抓取的局限性和对热点把控能力弱这样一个无法在短期弥补的特性。

⑨ 选择哪种优化算法比较好

如果追求结果 那么可以用穷举方法 也就是一个个试验 其他的优化算法都差不多 可以确定一个条件数 然后达到这个数值才停止优化

⑩ 粒子群优化算法和多模态优化算法有什么区别

摘 要：，粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程，只有最优的粒子把信息给予其他的粒子，整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程，所有的粒子还可以更快的收敛于最优解。由于微粒群算法简单，容易实现，与其它求解约束优化问题的方法相比较，具有一定的优势。实验结果表明，对于无约束的非线性求解，粒子群算法表现出较好的收敛性和健壮性。
关键词：粒子群算法；函数优化；极值寻优
0 引言
非线性方程的求根问题是多年来数学家努力解决的问题之一。长期以来，人们已找出多种用于解决方程求根的方法，例如牛顿法、弦割法、抛物线法等。然而，很多传统的方法仅能运用于相应的小的问题集，推广性相对较差。对于一个现实世界中的优化问题，必须尝试很多不同的方法，甚至要发明相应的新的方法来解决，这显然是不现实的。我们需要另外的方法来克服这样的困难。
粒子群算法是一种现代启发式算法，具有推广性强、鲁棒性高等特点[1]。该算法具有群体智能、内在并行性、迭代格式简单、可快速收敛到最优解所在区域等优点[2]。本文采用粒子群算法，对函数的极值进行寻优计算，实现了对函数的极值求解。
1 粒子群算法
1.1 基本原理
粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术，它的思想来源于对鸟群捕食行为的研究与模拟。粒子群算法与其它基于群体的进化算法相类似，选用“群体”和“进化”的概念，按照个体的适应度值进行操作，也是一种基于迭代的寻优技术。区别在于，粒子群算法中没有交叉变异等进化算子，而是将每个个体看作搜索空间中的微粒，每个微粒没有重量和体积，但都有自己的位置向量、速度向量和适应度值。所有微粒以一定的速度飞行于搜索空间中，其中的飞行速度是由个体飞行经验和群体的飞行经验动态调整，通过追踪当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。
1.2 参数选择
粒子群算法需要修改的参数很少，但对参数的选择却十分敏感。El-Gallad A, El-Hawary M, Sallam A, Kalas A[3]主要对算法中的种群规模、迭代次数和粒子速度的选择方法进行了详细分析，利用统计方法对约束优化问题的求解论证了这 3 个参数对算法性能的影响，并给出了具有一定通用性的3 个参数选择原则[4]。
种群规模：通常根据待优化问题的复杂程度确定。
最大速度：决定粒子在一次迭代中的最大移动距离,通常设定为不超过粒子的范围宽度。
加速常数：加速常数c1和c2通常是由经验值决定的，它代表粒子向pbest和gbest靠拢的加速项的权重。一般取值为：c1=c2=2。
中止条件：达到最大迭代次数或得到最小误差要求，通常要由具体问题确定。
惯性权重：惯性权重能够针对待优化问题调整算法的局部和全局搜索能力。当该值较大时有利于全局搜索，较小时有利于局部搜索。所以通常在算法开始时设置较大的惯性权重，以便扩大搜索范围、加快收敛。而随着迭代次数的增加逐渐减小惯性权重的值，使其进行精确搜索，避免跳过最优解。
1.3 算法步骤
PSO算法步骤如下：
Step1：初始化一个规模为 m 的粒子群，设定初始位置和速度。
初始化过程如下：
（1）设定群体规模m;
（2）对任意的i，s，在[-xmax, xmax]内均匀分布，产生初始位置xis；
（3）对任意的i，s，在[-vmax, vmax]内均匀分布，产生速度vis；
（4）对任意的i，设yi=xi，保存个体。
Step2：计算每个粒子的适应度值。
Step3：对每个粒子的适应度值和得到过的最好位置pis的适应度值进行比较，若相对较好，则将其作为当前的最好位置。
Step4：对每个粒子的适应度值和全局得到过的最好位置pgs的适应度值进行比较，若相对较好，则将其作为当前的全局最好位置。
Step5：分别对粒子的所在位置和速度进行更新。
Step6：如果满足终止条件，则输出最优解；否则，返回Step2。
1.4 粒子群算法函数极值求解
粒子群算法优化是计算机智能领域，除蚁群算法外的另一种基于群体智能的优化算法。粒子群算法是一种群体智能的烟花计算技术。与遗传算法相比，粒子群算法没有遗传算法的选择（Selection）、交叉（Crossover）、变异（Mutation）等操作，而是通过粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
粒子群算法流程如图所示：

粒子群为由n个粒子组成的种群X = (X1,X2,X3,…Xn).
第i个粒子表示一个D维向量Xi = (X1,X2,X3,…XD)T.
第i个粒子的速度为Vi = (Vi1,Vi2,Vi3,…ViD)T.
个体极值为Pi = (Pi1,Pi2,Pi3,…PiD)T.
全局极值为Pg = (Pg1,Pg2,Pg3,…PgD)T.
速度更新为，式中，c1和c2为其两个学习因子的参数值；r1和r2为其两个随机值。
位置更新为.
2 粒子群算法应用举例
2.1 实验问题
这是一个无约束函数的极值寻优，对于Ackley函数，
.
其中c1=20，e=2. 71289。
2.2 实验步骤
对于Ackley函数图形，选取一个凹峰进行分析，程序运行结果如图所示。

图1 Ackley函数图形
可以看出，选取区间内的Ackley函数图形只有一个极小值点。因此，对于该段函数进行寻优，不会陷入局部最小。采用粒子群算法对该函数进行极值寻优。
首先，进行初始化粒子群，编写的MATLAB代码如下：
% 初始化种群
for i=1:sizepop
x1 = popmin1 (popmax1-popmin1)*rand;
% 产生随机个体
x2 = popmin2 (popmax2-popmin2)*rand;
pop(i,1) = x1; % 保存产生的随机个体
pop(i,2) = x2;
fitness(i) = fun([x1,x2]); % 适应度值
V(i,1) = 0; % 初始化粒子速度
V(i,2) = 0;
end
程序运行后所产生的个体值为：
表1 函数个体值

然后，根据待寻优的目标函数，计算适应度值。待寻优的目标函数为：
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;
根据每一组个体，通过目标函数，得到的适应度值为：

表2 函数适应度值

搜索个体最优极值，即搜索最小的适应度值，我们可利用MATLAB绘图将所有个体的适应度值绘成plot图查看相对最小值。

图3 函数适应度plot图
从图中可看出，当个体=20时，得到相对最小值，在程序中，将其保存下来。
之后进行迭代寻优，直到满足终止条件。
最后，得到的最优值为：

图4 MATLAB运行得到结果
迭代后得到的运行结果图如下：

图5 迭代曲线图
2.3 实验结果
通过图5中可看出，该函数的寻优是收敛的，最优个体和实际情况较吻合。因此，采用粒子群算法进行函数极值寻优，快速、准确且鲁棒性较好。
3 结论
本文阐述了粒子群算法求解最化问题的过程，实验结果表明了该算法对于无约束问题的可行性。与其它的进化算法相比，粒子群算法容易理解、编码简单、容易实现。但是参数的设置对于该算法的性能却有很大的影响，例如控制收敛，避免早熟等。在未来的工作中，将努力于将其它计算智能算法或其它优化技术应用于粒子群算法中，以进一步提高粒子群算法的性能。