遺傳算法和退火算法的區(qū)別？在模擬退火中，演化是由參數(shù)問題t控制的，然后通過一定的運算產(chǎn)生新的解。根據(jù)當(dāng)前方案的優(yōu)缺點和溫度參數(shù)t，確定是否接受當(dāng)前新方案。遺傳算法主要由選擇、交叉、變異等操作組成，這些

遺傳算法和退火算法的區(qū)別？

在模擬退火中，演化是由參數(shù)問題t控制的，然后通過一定的運算產(chǎn)生新的解。根據(jù)當(dāng)前方案的優(yōu)缺點和溫度參數(shù)t，確定是否接受當(dāng)前新方案。

遺傳算法主要由選擇、交叉、變異等操作組成，這些操作是由種群進化而來的。

主要區(qū)別在于模擬退火使用單個個體進行進化，而遺傳算法使用群體進行進化。一般情況下，只有當(dāng)新解優(yōu)于當(dāng)前解時，新解才被接受，需要通過溫度參數(shù)t進行選擇，通過變異操作產(chǎn)生新的個體。遺傳算法的新解是通過選擇操作選擇個體，通過交叉和變異產(chǎn)生新的個體。

相同的一點是它們都采用進化控制優(yōu)化過程。

現(xiàn)在模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法和蟻群優(yōu)化算法現(xiàn)在用的還多嗎？

在計算機視覺方面不多