现在优化用梯度下降算法比较多吧？上面这些算法的优缺点和适合的使用场景是？

沃里克 2024-11-15 16:22:52

用得很多

 

沃里克 2024-11-15 16:23:14

• 模拟退火（SA）：通过模拟物质的退火过程，能够跳出局部最优，进行全局搜索。适合解决大规模的、具有多个局部最优解的组合优化问题。缺点是收敛速度较慢，计算资源消耗大。

• 粒子群优化（PSO）：模拟鸟群觅食行为，具有较快的收敛速度，适合连续优化问题。优点是计算简单、易于实现，但可能陷入局部最优解，且在高维空间中的效率较低。

• 遗传算法（GA）：模拟自然选择过程，适用于复杂的多峰优化问题，尤其在组合优化和约束优化中表现良好。优点是能处理高维度和离散问题，但计算开销大，且收敛速度较慢。

• 蚁群优化（ACO）：模拟蚂蚁觅食行为，特别适用于图论类问题，如旅行商问题（TSP）。其优势在于处理路径搜索类问题时具有很好的表现，但它也可能陷入局部最优，且需要调整合适的参数。