遗传算法的优缺点（遗传算法的优缺点）

本文目录

• 遗传算法的优缺点
• 遗传算法的迭代次数是怎么确定的，与什么有关
• 遗传算法有那些缺点
• 非线性解析反演与遗传算法的结合反演方法
• 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点
• 遗传算法优点，要详细一些的
• 遗传算法的编码方法有几种
• 遗传算法与牛顿迭代法的优劣的比较
• 请问蚁群算法和遗传算法的优缺点比较（不要一大段一大段的copy，简洁概括即可）
• 遗传算法、粒子群、模拟退火相比于普通的蒙特卡洛算法有什么优势他们相互的优缺点都是什么

遗传算法的优缺点

遗传算法与传统的优化方法（枚举，启发式等）相比较，以生物进化为原型，具有很好的收敛性，在计算精度要求时，计算时间少，鲁棒性高等都是它的优点。
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。

遗传算法的迭代次数是怎么确定的，与什么有关

1. 遗传算法简介
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法，算法的整体思路是建立在达尔文生物进化论“优胜劣汰”规律的基础上。它将生物学中的基因编码、染色体交叉、基因变异以及自然选择等概念引入最优化问题的求解过程中，通过不断的“种群进化”，最终得到问题的最优解。
2. 遗传算法实现步骤
在讲下面几个基于生物学提出的概念之前，首先我们需要理解为什么需要在最优化问题的求解中引入生物学中的各种概念。
假设我们需要求一个函数的最大值，但这个函数异常复杂以至于无法套用一般化的公式，那么就会想到：如果可以将所有可能的解代入方程，那么函数最大值所对应的那个解就是问题的最优解。但是，对于较复杂的函数来说，其可能的解的个数的数量级是我们所无法想象的。因此，我们只好退而求其次，只代入部分解并在其中找到最优解。那么这样做的核心就在于如何设定算法确定部分解并去逼近函数的最优解或者较好的局部最优解。
遗传算法就是为了解决上述问题而诞生的。假设函数值所对应的所有解是一个容量超级大的种群，而种群中的个体就是一个个解，接下去遗传算法的工作就是让这个种群中的部分个体去不断繁衍，在繁衍的过程中一方面会发生染色体交叉而产生新的个体。另一方面，基因变异也会有概率会发生并产生新的个体。接下去，只需要通过自然选择的方式，淘汰质量差的个体，保留质量好的个体，并且让这个繁衍的过程持续下去，那么最后就有可能进化出最优或者较优的个体。这么看来原来最优化问题居然和遗传变异是相通的，而且大自然早已掌握了这样的机制，这着实令人兴奋。为了将这种机制引入最优化问题并利用计算机求解，我们需要将上述提到的生物学概念转化为计算机能够理解的算法机制。
下面介绍在计算机中这种遗传变异的机制是如何实现的：
基因编码与解码：
在生物学中，交叉与变异能够实现是得益于染色体上的基因，可以想象每个个体都是一串超级长的基因编码，当两个个体发生交叉时，两条基因编码就会发生交换，产生的新基因同时包含父亲和母亲的基因编码。在交叉过程中或者完成后，某些基因点位又会因为各种因素发生突变，由此产生新的基因编码。当然，发生交叉和变异之后的个体并不一定优于原个体，但这给了进化（产生更加优秀的个体）发生的可能。
因此，为了在计算机里实现交叉和变异，就需要对十进制的解进行编码。对于计算机来说其最底层的语言是由二进制0、1构成的，而0、1就能够被用来表示每个基因点位，大量的0、1就能够表示一串基因编码，因此我们可以用二进制对十进制数进行编码，即将十进制的数映射到二进制上。但是我们并不关心如何将十进制转换为二进制的数，因为计算机可以随机生成大量的二进制串，我们只需要将办法将二进制转化为十进制就可以了。
二进制转换为十进制实现方式：
假设，我们需要将二进制映射到以下范围：
首先，将二进制串展开并通过计算式转化为[0,1]范围内的数字：
将[0,1]范围内的数字映射到我们所需要的区间内：
交叉与变异：
在能够用二进制串表示十进制数的基础上，我们需要将交叉与变异引入算法中。假设我们已经获得两条二进制串（基因编码），一条作为父亲，一条作为母亲，那么交叉指的就是用父方一半的二进制编码与母方一半的二进制编码组合成为一条新的二进制串（即新的基因）。变异则指的是在交叉完成产生子代的过程中，二进制串上某个数字发生了变异，由此产生新的二进制串。当然，交叉与变异并不是必然发生的，其需要满足一定的概率条件。一般来说，交叉发生的概率较大，变异发生的概率较小。交叉是为了让算法朝着收敛的方向发展，而变异则是为了让算法有几率跳出某种局部最优解。
自然选择：
在成功将基因编码和解码以及交叉与变异引入算法后，我们已经实现了让算法自动产生部分解并优化的机制。接下去，我们需要解决如何在算法中实现自然选择并将优秀的个体保留下来进而进化出更优秀的个体。
首先我们需要确定个体是否优秀，考虑先将其二进制串转化为十进制数并代入最初定义的目标函数中，将函数值定义为适应度。在这里，假设我们要求的是最大值，则定义函数值越大，则其适应度越大。那是否在每一轮迭代过程中只需要按照适应度对个体进行排序并选出更加优秀的个体就可以了呢？事实上，自然选择的过程中存在一个现象，并没有说优秀的个体一定会被保留，而差劲的个体就一定被会被淘汰。自然选择是一个概率事件，越适应环境则生存下去的概率越高，反之越低。为了遵循这样的思想，我们可以根据之前定义的适应度的大小给定每个个体一定的生存概率，其适应度越高，则在筛选时被保留下来的概率也越高，反之越低。
那么问题就来了，如何定义这种生存概率，一般来说，我们可以将个体适应度与全部个体适应度之和的比率作为生存概率。但我们在定义适应度时使用函数值进行定义的，但函数值是有可能为负的，但概率不能为负。因此，我们需要对函数值进行正数化处理，其处理方式如下：
定义适应度函数：
定义生存概率函数：
注：最后一项之所以加上0.0001是因为不能让某个个体的生存概率变为0，这不符合自然选择中包含的概率思想。
3. 遗传算例
在这里以一个比较简单的函数为例，可以直接判断出函数的最小值为0，最优解为(0，0)
若利用遗传算法进行求解,设定交叉概率为0.8，变异概率为0.005，种群内个体数为2000，十进制数基因编码长度为24，迭代次数为500次。
从遗传算法收敛的动态图中可以发现，遗传算法现实生成了大量的解，并对这些解进行试错，最终收敛到最大值，可以发现遗传算法的结果大致上与最优解无异，结果图如下：
4. 遗传算法优缺点
优点：
1、 通过变异机制避免算法陷入局部最优，搜索能力强
2、 引入自然选择中的概率思想，个体的选择具有随机性
3、 可拓展性强，易于与其他算法进行结合使用
缺点：
1、 遗传算法编程较为复杂，涉及到基因编码与解码
2、 算法内包含的交叉率、变异率等参数的设定需要依靠经验确定
3、 对于初始种群的优劣依赖性较强

遗传算法有那些缺点

1、早熟。这是最大的缺点，即算法对新空间的探索能力是有限的，也容易收敛到局部最优解。
2、大量计算。涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时间是个问题。
3、处理规模小。目前对于维数较高的问题，还是很难处理和优化的。
4、难于处理非线性约束。对非线性约束的处理，大部分算法都是添加惩罚因子，这是一笔不小的开支。
5、稳定性差。因为算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可靠性差，不能稳定的得到解。
大致这些，lz可查阅相关专业书籍！
-遗传算法的优缺点

非线性解析反演与遗传算法的结合反演方法

周辉

（青岛海洋大学海洋地球科学学院，青岛　266003）

何樵登

（长春地质学院地球物理系，长春　130026）

摘要　各向异性介质参数反演通常为非线性优化问题。非线性反演方法可以分为两大类：随机搜索方法，如Monte Carlo法、模拟退火和遗传算法及基于非线性最小平方理论的非线性解析反演方法。遗传算法能寻找到全局最优解，但它为一种较费时的方法。非线性解析反演方法能给出一个与初始模型有关的局部最优解。然而，这种方法具有较快的收敛速度。遗传算法与非线性解析反演方法相结合的反演方法利用这两种反演方法的优点而克服其缺点。因此，结合反演方法既能快速收敛，又能寻找到全局最优解。如何合理地将遗传算法和非线性解析反演方法结合是十分重要的。本文提出一种结合方案，即在连续若干次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演。理论算例表明结合反演方法具有上述特点。-遗传算法

关键词　遗传算法　非线性解析反演　非线性结合反演　各向异性介质

1　引言

遗传算法为随机搜索类方法之一，它以概率论为理论基础，用于求解多极值复杂优化问题。遗传算法不要求已知模型空间中后验概率密度的形状并能广泛搜索模型空间。遗传算法模拟自然选择和遗传规律，并遵循适者生存的原则。-遗传算法的优缺点

遗传算法由Holland在1975年提出。Berg首先将遗传算法应用于地球物理优化问题。Stoffa等系统地研究了种群大小、交叉概率、选择概率和变异概率对多参数优化问题收敛性和收敛速度的影响。Sen等讨论了在选择概率中引入温度参数的作用并提出一些退火方案。周辉等则研究了目标函数与收敛速度和解的精度的关系。-遗传算法

基于最小平方优化理论的非线性反演方法是两大类反演方法之一。当给定的初始模型位于目标函数全局最优解所在的峰谷附近时，这种下降类方法能给出正确解而与初始模型位置无关。下降类算法研究得较深入，应用较广。

Tarantola提出一种基于广义最小二乘法的多维多偏移距声波地震波形解释的一般性非线性地震波形反演方法。随后，Tarantola将该理论推广于各向同性介质的弹性波反演。Gauthier等用理论数据验证了Tarantola提出的方法的正确性。稍后，Tarantola研究非线性解析法反射波弹性反演的策略，指出以纵横波的波阻抗和密度作为反演参数，才尽可能使反演参数之间相互独立。Pan用τ—P变换研究层状声学介质中平面波地震记录非线性解析反演的理论和可行性。为了更多地利用地震数据中的信息，包括VSP资料中反射和转换信息，Mora作了一些工作。当仅用反射数据时反演主要解决引起反射的P波和S波的波阻抗突变。当利用转换数据时，则能分辨大尺度的P波和S波速度变化。Sambridge等改进了修改模型的方法。在子空间中，可同时得到P波、S波波阻抗和密度。周辉等将非线性梯度反演方法推广于多维、多道、多分量任意弹性各向异性介质参数的反演。-遗传算法的优缺点

非线性解析反演方法和遗传算法结合的反演方法利用非线性解析反演和遗传算法的优点，克服它们的缺点。因此，结合反演方法不仅能搜索到全局最优解，而且能较快地收敛。Porsani等在遗传算法和广义线性反演方法相结合方面作了一些研究。-遗传算法

本文讨论各向异性介质的非线性解析反演方法和遗传算法与非线性解析反演方法相结合的结合反演方法。对于遗传算法读者可参考遗传算法的相关文献^[3,9～11]。

2　各向异性介质参数非线性解析反演方法

2.1　共轭梯度法

反演的目的是利用地面或井中测得的位移场uⁱ（x_r,t）求取地下介质密度分布ρ（x）和弹性参数分布C_ijkl（x）。ρ（x）、C_ijkl（x）称为模型参数。x为研究介质中或边界上任一点，x=（x₁,x₂,x₃）,x_r为接收点。反演的目标是使目标函数-遗传算法的优缺点

岩石圈构造和深部作用

取极小值。其中C_d、C_m分别为数据（波场）和模型参数的协方差算子。m₀为先验模型参数，m为反演过程中求得的模型参数。由于模型参数有多个，故用向量表示。u_cal为给定m的波动方程正演记录，u_obs为观测波场，上角标t表示转置。地震记录u和模型参数m之间的函数关系为-遗传算法

岩石圈构造和深部作用

g为非线性算子，（2）式为波动方程的算子形式。记第n次迭代时的模型参数为m_n，则有

岩石圈构造和深部作用

及共轭梯度法的迭代公式

岩石圈构造和深部作用

其中G_n为g对m_n的Frechet导数，η_n为一常数，可由多种方法计算^[5,8]。

梯度 为模型空间的对偶空间中的一个元素。模型空间和其对偶空间以模型参数的协方差算子C_m=Diag（C_p，C_c）由式（4d）相联系。在后面将给出 和 的表达式。

式（4）为梯度反演方法的基本公式。当该公式中的每一量都已知时，迭代就可进行。在这些变量中，最关键的是梯度向量。

2.2　目标函数

在最小二乘理论中，权函数是协方差算子逆的核。假设数据集中的误差是不相关的，它仅取决于时间或源和接收器的位置，那么有

岩石圈构造和深部作用

其中σ为数据的均方差。

2.3　各向异性介质中的弹性波动方程

令f_i（x,t;x_s）是第s次激发的内体力密度，T_i（x,t;x_s）是地球表面S的应力矢量分量，n_i（x）是表面的单位法向分量。那么与第s次激发相应的位移由以下微分方程组给出

岩石圈构造和深部作用

2.4　梯度向量

式（4）中梯度向量的分量为

岩石圈构造和深部作用

其中，T为地震记录的长度， 为反向传播场，满足

岩石圈构造和深部作用

其中，t∈[T,0]， 满足终了时间条件。

3　结合反演方法

3.1　遗传算法和非线性解析反演方法的优缺点

遗传算法是利用概率论来求解多极值复杂优化问题的一种随机搜索方法，由一组随机选取的模型开始，不需要更多的先验信息，广泛而有效地对模型空间的最优部分采样。尽管遗传算法是基于自然选择、遗传规律，搜索模型空间的最优部分而求得最优解，但它是一种计算量很大的方法。由于地震模型空间大，用全局最优化方法估计各向异性介质参数的地震波形反演十分费时。-遗传算法的优缺点

目标函数的梯度信息是非线性解析反演方法修改模型参数的依据，它能给出一个接近初始模型的一个局部最优解。如果初始模型选择得合适，即当初始模型处在全局最优解所在的目标函数低谷时，非线性解析反演方法能收敛于全局最优解。然而，恰好给出一个接近全局最优解的初始模型的概率是非常小的，尤其对没有模型参数的任何先验信息的情况。但应强调的是，非线性解析反演方法具有较快的收敛速度。-遗传算法

发挥非线性解析反演方法快速收敛和遗传算法能搜索到全局最优解的优点，而克服前者仅能寻找到局部最优解和后者运算量大的缺点是很有意义的。非线性解析反演方法和遗传算法相结合的反演方法可达到上述目的。在结合反演方法中，遗传算法的作用是提供接近全局最优解的模型，非线性解析反演的作用是尽快求出全局最优解。因此，结合反演方法具有搜索到全局最优解的能力和比遗传算法收敛速度快的特点。-遗传算法的优缺点

3.2　结合方案

遗传算法在优化过程中连续不断地搜索整个模型空间。在每次迭代结束后，得到一个本代的最优模型。根据遗传算法的数学原理，最优模型的数量在下一代中得以增加，同时经交叉和变异作用又有新的模型产生。在下一代种群中，最优模型可能与前一代的相同，也有可能劣于前一代的最优模型。所有这些最优模型可能在目标函数的同一低谷处，也有可能在其它低谷处。遗传算法寻找最优模型要经过多次迭代才能确定一个极值。遗传算法的随机性导致遗传算法是一种费时的方法。然而正是遗传算法的这种随机性保证了它能搜索到全局最优解。-遗传算法

如果将每次遗传算法迭代的最优解作为非线性解析反演的初始模型，非线性解析反演可以找出与初始模型毗邻的局部最优解。由于非线性解析反演是一种确定性的方法，它按目标函数的梯度方向修改模型，所以非线性解析反演方法只需几次迭代即可收敛。非线性解析反演求得的解是否为全局最优解，非线性解析反演方法本身是无法得以保证的。只有当遗传算法提供接近全局最优解的初始模型时，非线性解析方法反演才能收敛到全局最优解。-遗传算法的优缺点

结合反演方法中遗传算法和非线性解析反演方法的匹配方式是十分重要的。非线性解析反演方法得到接近遗传算法提供的初始模型的局部最优解后，在以后若干代中因遗传算法的随机性而使其最优解与该局部最优解相同。如果每次遗传算法迭代后作非线性解析反演，那么结合反演的结果在几代内都是相同的。显然其中的一些非线性解析反演是没有必要的。因此，结合方式应为在连续多次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演，然后将非线性解析反演的结果作为下一代种群中的一个母本模型。图1为结合反演的框图。-遗传算法

图1　结合反演框图

4　算例

为了验证结合反演方法的优越性，对一维多层横向各向同性介质参数的反演理论实例作了分析。

图2是目标函数值与迭代次数的关系图。在该结合反演算例中每次遗传算法迭代后就作一次非线性解析反演迭代。结合反演的误差在开始几次迭代中下降很快，尤其在前3次。结合反演方法在第10次迭代达到的较小误差，遗传算法在第42次迭代才达到。结合反演的误差比遗传算法的跳跃得严重。这是因为非线性解析反演得到的模型在遗传算法中作为母代参加繁衍。这个模型因遗传算法的随机性常常被新的模型替代。这两个模型可能位于目标函数两个不同的低谷中，因此非线性解析反演的结果不同。-遗传算法的优缺点

尽管结合反演的目标函数有些振荡，但也存在连续几次迭代目标函数几乎不变的现象。这意味着这几次迭代的最优模型是很接近的。在这种情况下非线性解析反演不能提供较大的改进。所以，此时的非线性解析反演是没有必要的，否则只能增加计算量。-遗传算法

图2　结合反演（实线）和遗传算法（虚线）的误差与迭代次数的关系

结合反演中每次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演迭代

图3是另一个例子。在该结合反演例子中，每五次遗传算法迭代作一次非线性解析反演。在这里遗传算法占主要地位。此时结合反演的误差函数明显比遗传算法的小。结合反演的误差在第5次迭代末突然下降，并在第10次迭代时的小误差，遗传算法在42代才达到。遗传算法始终没有到达结合反演的最小误差。结合反演的误差在后期迭代过程中平稳下降，这是遗传算法占主导地位的原因。-遗传算法的优缺点

从该例可知，若遗传算法与非线性解析反演方法比较合理地结合，结合反演方法比遗传算法具有快得多的收敛速度。

5　结论

非线性结合反演方法扬遗传算法和非线性解析反演方法之长，抑其之短，它是一种具有较快收敛速度的全局反演方法。

在结合反演中遗传算法和非线性解析反演方法的结合方式是重要的。从算例可得出，五次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演的结合反演的效果明显优于每次遗传算法迭代后都作非线性解析反演的结合反演的效果。但是在结合反演中连续作多少次遗传算法迭代及连续迭代次数在整个迭代过程中的可变性还有待于进一步研究。-遗传算法

图3　结合反演（实线）和遗传算法（虚线）的误差与迭代次数的关系

结合反演中每五次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演迭代

在结合反演中遗传算法的作用是提供接近全局最优解的初始模型。结合反演的运算速度主要取决于遗传算法的运算速度。均匀设计理论可以应用于遗传算法以加快随机搜索的速度。

与遗传算法相同，其它随机搜索方法也可用来与非线性解析反演方法形成结合反演方法。

参考文献

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周辉，何樵登.遗传算法在各向异性介质参数反演中的应用.长春地质学院学报，1995,25，增刊1,62～67.

周辉.各向异性介质波动方程正演及其非线性反演方法研究.长春地质学院博士论文，1995.

遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点

遗传算法：其优点是能很好地处理约束，跳出局部最优，最终得到全局最优解。缺点是收敛速度慢，局部搜索能力弱，运行时间长，容易受到参数的影响。

模拟退火：具有局部搜索能力强、运行时间短的优点。缺点是全局搜索能力差，容易受到参数的影响。

爬山算法：显然爬山算法简单、效率高，但在处理多约束大规模问题时，往往不能得到较好的解决方案。

数值算法：这个数值算法的含义太宽泛了，指的是哪种数值算法，阵列算法与爬山算法一样，各有优缺点。

扩展资料：

注意事项：

遗传算法的机制比较复杂，在Matlab中已经用工具箱中的命令进行了打包，通过调用可以非常方便的使用遗传算法。

函数GA：［x，Fval，reason］＝GA（＠fitnessfun，Nvars，options）x为最优解，Fval为最优值，＠Fitnessness为目标函数，Nvars为自变量个数，options为其他属性设置。系统的默认值是最小值，所以函数文档中应该加上一个减号。-遗传算法的优缺点

要设置选项，您需要以下函数：options＝GaOptimset（＇PropertyName1＇，＇PropertyValue1＇，＇PropertyName2＇，＇PropertyName3＇，＇PropertyValue3＇…）通过该函数，可以确定一些遗传算法的参数。-遗传算法

遗传算法优点，要详细一些的

遗传算法是一种全局优化概率算法，主要的优点有
1.遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，搜素过程中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束，无论是线性的还是非线性的，离散的还是连续的都可处理。
2.进化算子的各态历经性使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素。
3.遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域独立的启发式，从而保证算法的有效性。
-遗传算法的优缺点

遗传算法的编码方法有几种

常用的编码介绍
　　1、二进制编码：
　　（1）定义：二进制编码方法是使用二值符号集{0,1}，它所构成的个体基因型是一个二进制编码符号串。二进制编码符号串的长度与问题所要求的求解精度有关。
　　（2）举例：0≤x≤1023,精度为1,m表示二进制编码的长度。则有建议性说法：使
2m-1≤1000（跟精度有关）≤2m-1。取m=10
　　则X:0010101111就可以表示一个个体，它所对应的问题空间的值是x=175。
　　（3）优缺点
　　优点：符合最小字符集原则，便于用模式定理分析；
　　缺点：连续函数离散化时的映射误差。
　　2、格雷码编码
　　（1）定义：格雷码编码是其连续的两个整数所对应的编码之间只有一个码位是不同的，其余码位完全相同。它是二进制编码方法的一种变形。
　　十进制数0—15之间的二进制码和相应的格雷码分别编码如下。
　　二进制编码为：0000，0001，0010，001
1，0100。0101，0110，0111，
　　1000，1001，1010，1011，1100，1101，1110，1111；
　　格雷码编码为：0000，0001，0011，0010，0110，0111，0101，0100，
1100，1101，1111，1110，1010，1011，1001，1000。
　　（2）举例：对于区间[0。1023]中两个邻近的整数X1=175和X2=176，若用长度为10位的二进制编码，可表示为X11：0010101111和X12
0010110000，而使用同样长度的格雷码，它们可分别表示为X21：0010101111和X22：0010101000。
　　（3）优点：增强了遗传算法的局部搜索能力，便于连续函数的局部控件搜索。
　　3、浮点数(实数)编码
　　（1）定义：浮点数编码是指个体的每个基因值用某一范围内的一个浮点数来表示，而个体的编码长度等于其决策变量的个数。因为这种编码方法使用的决策变量的真实值，也称之为真值编码方法。
　　（2）举例：
　　（3）优点：实数编码是遗传算法中在解决连续参数优化问题时普遍使用的一种编码方式，具有较高的精度，在表示连续渐变问题方面具有优势。
　　4、排列编码
　　排列编码也叫序列编码，是针对一些特殊问题的特定编码方式。排序编码使问题简洁，易于理解。该编码方式将有限集合内的元素进行排列。若集合内包含m个元素，则存在m!种排列方法，当m不大时，m!也不会太大，穷举法就可以解决问题。当m比较大时，m!就会变得非常大，穷举法失效，遗传算法在解决这类问题上具有优势。如解决TSP问题时，用排列编码自然、合理。
　　5、其它编码方式
　　多参数级联编码等
-遗传算法

遗传算法与牛顿迭代法的优劣的比较

每个算法都各自的特点和它的优劣性。
牛顿迭代法是一种求近似解的方法。遗传算法也是一种可以全程求最优值的方法，一般就算法之间没有办法说优劣性，只能是说在特定的条件下该用什么方法。
就好比专家系统是一个具有专门知识的计算机程序系统，人工神经网络有很好的学习能力，但他们也有自身的缺点。
按楼主的意思来，牛顿迭代法是一种局部算法，遗传算法是全程算法，毕竟遗传参数里迭代次数也是一个很重要的参考因素。
-遗传算法的优缺点

请问蚁群算法和遗传算法的优缺点比较（不要一大段一大段的copy，简洁概括即可）

遗传算法有比较强的全局搜索能力，特别是当交叉概率比较大时，能产生大量的新个体，提高了全局搜索范围，遗传算法适合求解离散问题，具备数学理论支持，但是存在着汉明悬崖等问题。
蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大。
两者都是随机算法，只不过遗传算法是仿生学的算法；蚁群算法是数学算法，是应用目前最广的算法 。针对不同的研究方向，它所体现出来的优缺点是不一样的，将这两个算法混合，优势互补，提高优化性能，并且分别来求解离散空间的和连续空间的优化问题。
希望可以帮到您，望采纳！
-遗传算法

遗传算法、粒子群、模拟退火相比于普通的蒙特卡洛算法有什么优势他们相互的优缺点都是什么

他们有类似之处，但差别也不小。
蒙特卡洛算法是数值计算方法，原理是利用随机数来解决计算问题。与它对应的是确定性算法。也就是说该种算法属于随机算法，得到的解是近似解。
而遗传算法、粒子群、模拟退火虽然也是随机近似算法，但这三种都是仿生智能算法，且比蒙特卡洛算法要复杂，应用的领域也不太相同。
显然，蒙特卡洛算法很轻巧，求解问题更快速。
-遗传算法的优缺点