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文档简介

遗传算法的优点：1. 与问题领域无关切快速随机的搜索能力。2. 搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，robust.3. 搜索使用评价函数启发，过程简单4. 使用概率机制进行迭代，具有随机性。5. 具有可扩展性，容易与其他算法结合。遗传算法的缺点：1、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,2、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.3、没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。4、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。5、算法的并行机制的潜在能力没有得到充分的利用，这也是当前遗传算法的一个研究热点方向。用Newton法求解无约束问题牛顿法具有局部收敛性和二次收敛速度，对于凸二次函数，牛顿法一步即可达到最优解，具有二次终止性。缺点：牛顿方向d不一定是下降方向；当初始点远离最优解时，牛顿法可能不收敛；海森阵及逆阵的计算量较大；精确一维搜索的优点：得

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