KING

• genentic algorithm
• 是一种由进化的灵感的来的算法，基于生物进化的机制
• 可用于解决类似于单染色体类型的数据结构
• 也可以被视为函数优化器
• 适合于使用大型潜在的搜索空间并且引导他们。并且找到最优的组合。
• 由john Holland提出的
• 可以为优化和机器学习提供便捷有效的方法

<本文为总结网上资料的文章，大多数内容并非本人原创> – 缩写为PSO。是近些年发展起来的一种新的进化算法。和模拟退火算法相似。 – 从随机解出发，通过迭代寻找最优解，他也是通过适应度来评价解的品质，但是他比遗传算法的规则更为简单。 – 没有遗传算法的”交叉”和”变异“操作，他通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。 – 这种算法实现容易并且精度高，收敛快。 – 是一种并行算法 – 是一种很有潜力的神经网络算法 – 是一种演化计算的方法，来源于对一个简化社会模型的模拟 – 在大范围的问题集中是很有效的 – 是一种基于群智能的随机搜索算法 – 自从PSO算法被提出以来，由于它直观的背景，简单而容易实现的特点，以及对于不同类型函数广泛的适应性，逐渐得到研究者的注意。十余年来，PSO算法的理论与应用研究都取得了很大的进展，对于算法的原理已经有了初步的了解，算法的应用也已经在不同学科中得以实现。