进化策略优化（ESO）和粒子群优化（PSO）的主要区别是什么？

【问题标题】：what are the main differences between Evolutionary strategy Optimization(ESO) and particle swarm Optimization(PSO)?进化策略优化（ESO）和粒子群优化（PSO）的主要区别是什么？
【发布时间】：2021-08-07 06:52:49
【问题描述】：

我注意到 ESO 使用突变并且使用“适者生存”更改/选择粒子，而在 PSO 中不使用突变并且所有粒子保持不变并遵循最佳粒子的位置。如果我错了，请纠正我。

【问题讨论】：

标签： python-3.x machine-learning evolutionary-algorithm particle-swarm

【解决方案1】：

我推断您提到，“在 PSO 中，粒子保持不变”，因为 PSO 中不直接使用“突变”。

请注意，变异是一种探索性算子。例如，突变背后的想法是对个体的染色体（即搜索空间中的位置）施加一些干扰，以便它使未探索的个体（即未探索的区域）变得狂野。另一方面，交叉通过选择合适的个体并根据他们的基因创造后代来进行利用。

虽然“变异算子”在粒子群算法中没有直接应用，但它有自己的探索和利用方法，它与粒子速度矢量的调整方式直接相关。

【讨论】：