蚁群算法和粒子群算法

Q1：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

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。
粒子群算法适合求解实数问题，算法简单，计算方便，求解速度快，但是存在着陷入局部最优等问题。
蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大。
要将三种算法进行混合，就要针对特定问题，然后融合其中的优势，比如将遗传算法中的变异算子加入粒子群中就可以形成基于变异的粒子群算法。

Q2：遗传算法，蚁群算法和粒子群算法都是什么算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

Q3：遗传算法、粒子群算法、蚁群算法,各自优缺点和如何混合?

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.
粒子群算法适合求解实数问题,算法简单,计算方便,求解速度快,但是存在着陷入局部最优等问题.
蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大.
要将三种算法进行混合,就要针对特定问题,然后融合其中的优势,比如将遗传算法中的变异算子加入粒子群中就可以形成基于变异的粒子群算法.

Q4：有关粒子群算法，蚁群算法书籍

1粒子群算法及应用
作者纪震，廖惠连，吴青华　著
出版社科学出版社
出版时间2009-1-1、2粒子群优化算法
作者李丽，牛奔　著
出版社冶金工业出版社
出版时间2009-10-1、。。。
此外你还可以看看关于：近似算法，优化算法，智能算法一类的书籍

Q5：蚁群算法 遗传算法 粒子群算法 哪个简单

个人觉得遗传算法蛮简单的

Q6：模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法就算法复杂度和难度来讲哪个要容易一点？？急！！！！

粒子群比较简单，也好入门。

就两个公式。

我这有个现成的，你运行，看看，分析分析就会了。