1.可以突破爬山算法的局限性，获得全局最优解(以一 定的概率接受较差解，从而跳出局部最;优解)。
2.初始解与最终解都是随机选取的，它们毫无关联，因此具有很好的鲁棒性，即抵御外界不稳定因素的能力。
3.其最优解常常受迭代次数k的影响，若k值越大，则搜索时间越长，获得的最优解更可靠; k值越小，则搜索时间越短，有可能就跳过了最优解。
4.模拟退火算法受温度冷却速率的影响，若冷却速率较慢，则搜索时间较长，可以获得更优的解，但是会花费大量时间;如冷却速度过快，可能较快的搜索到更优的解，但也有可能直接跳过最优解。
(1)采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优解。
(2)每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境，且每个个体能够感知周围环境的实时变化，个体间通过环境进行间接地通讯。(3)搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算,大大提高了算法的计算能力和运行效率。
(4)启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优，易于寻找到全局最优解。
蚁群算法缺陷分析
(1)收敛速度慢。蚁群算法中信息素初值相同，选择下一个节点时倾向于随机选择。虽然随机选择能探索更大的任务空间，有助于找到潜在的全局最优解，但是需要较长时间才能发挥正反馈的作用，导致算法初期收敛速度较慢。
(2)局部最优问题。蚁群算法具有正反馈的特点，初始时刻环境中的信息素完全相同，蚂蚁几乎按随机方式完成解的构建，这些解必然会存在优劣之分。在信息素更新时，蚁群算法在较优解经过的路径上留下更多的信息激素,而更多的信息激素又吸引了更多的蚂蚁,这个正反馈的过程迅速地扩大初始的差异，引导整个系统向最优解的方向进化。虽然正反馈使算法具有较好的收敛速度，但是如果算法开始得到的较优解为次优解，那么正反馈会使次优解很快占据优势，使算法陷入局部最优，且难以跳出局部最优。
(3)优化能力问题。蚁群算法中参数众多并且具有一定的关联性,虽然蚁群算法在很多领域都有广泛应用，但是参数选择更多是依赖经验和试错，不恰当的初始参数会减弱算法的寻优能力。当进行路径规划时，为避免形成环形路径或者重复访问某些节点在算法中设置禁忌表，但是禁忌表很容易造成”死锁”现象,减少种群中的有效蚂蚁数量，降低算法的优化效率。
(4)种群多样性与收敛速度的矛盾。种群多样性对应于候选解在问题空间的分布。个体分布越均匀,种群多样性就越好，得到全局最优解的概率就越大，但是寻优时间就越长;个体分布越集中，种群多样性就越差，不利于发挥算法的探索能力。正反馈加快了蚁群算法的收敛速度,却使算法较早地集中于部分候选解，因此正反馈降低了种群的多样性，也不利于提高算法的全局寻优能力。
遗传算法的优点:
1.与问题领域无关切快速随机的搜索能力。
2.搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，robust.3.搜索使用评价函数启发,过程简单
4.使用概率机制进行迭代，具有随机性。
5.具有可扩展性，容易与其他算法结合。
遗传算法的缺点:
1、遗传算法的编程实现比较复杂，首先需要对问题进行编码找到最优解之后还需要对问题进行解码，
2、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率，并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.
3、没有能够及时利用网络的反馈信息，故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。
4、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。
5、算法的并行机制的潜在能力没有得到充分的利用，这也是当前遗传算法的一-一个研究热点方向。
在现在的工作中，遗传算法(1972年提出)已经不能很好的解决大规模计算量问题，它很容易陷入”早熟”。常用混合遗传算法，合作型协同进化算法等来替代，这些算法都是GA的衍生算法。
Original: https://blog.csdn.net/yuandebaba/article/details/125933423
Author: 我爱吃猪猪包
Title: 蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法优缺点
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