蚁群算法、遗传算法、蜂群算法、粒子群算法和差分进化算法，这五种群智能对比分析 粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.PSO和GA的相同点：(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律.(2)都属于全局优化方法.两种算法都是在解空间随机产生初始种群，因而算法在全局的解空间进行搜索，且将搜索重点集中在性能高的部分.(3)都属于随机搜索算法.都是通过随机优化方法更新种群和搜索最优点.PSO中认知项和社会项前都加有随机数；而GA的遗传操作均属随机操作.(4)都隐含并行性.搜索过程是从问题解的一个集合开始的，而不是从单个个体开始，具有隐含并行搜索特性，从而减小了陷入局部极小的可能性.并且由于这种并行性，易在并行计算机上实现，以提高算法性能和效率.(5)根据个体的适配信息进行搜索，因此不受函数约束条件的限制，如连续性、可导性等.(6)对高维复杂问题，往往会遇到早熟收敛和收敛性能差的缺点，都无法保证收敛到最优点.PSO和GA不同点(1)PSO有记忆，好的解的知识所有粒子都保存，而GA没有记忆，以前的知识随着种群的改变被破坏.(2)在GA算法中，染色体之间相互共享信息，所以整个种群的移动是。
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现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的？ 现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的…
