遺傳演算法的優勢
A. 遺傳演算法、粒子群演算法、蟻群演算法，各自優缺點和如何混合請詳細點 謝謝
遺傳演算法適合求解離抄散問題，具備數學理論支持，但是存在著漢明懸崖等問題。
粒子群演算法適合求解實數問題，演算法簡單，計算方便，求解速度快，但是存在著陷入局部最優等問題。
蟻群演算法適合在圖上搜索路徑問題，計算開銷會大。
要將三種演算法進行混合，就要針對特定問題，然後融合其中的優勢，比如將遺傳演算法中的變異運算元加入粒子群中就可以形成基於變異的粒子群演算法。
B. 遺傳演算法的優缺點
遺傳演算法與傳統的優化方法（枚舉，啟發式等）相比較，以生物進化為原版型，具有很好權的收斂性，在計算精度要求時，計算時間少，魯棒性高等都是它的優點。
在現在的工作中，遺傳演算法（1972年提出）已經不能很好的解決大規模計算量問題，它很容易陷入「早熟」。常用混合遺傳演算法，合作型協同進化演算法等來替代，這些演算法都是GA的衍生演算法。
C. 遺傳演算法有那些缺點
1、早熟抄。這是最大的缺點，即演算法對新空間的探索能力是有限的，也容易收斂到局部最優解。
2、大量計算。涉及到大量個體的計算，當問題復雜時，計算時間是個問題。
3、處理規模小。目前對於維數較高的問題，還是很難處理和優化的。
4、難於處理非線性約束。對非線性約束的處理，大部分演算法都是添加懲罰因子，這是一筆不小的開支。
5、穩定性差。因為演算法屬於隨機類演算法，需要多次運算，結果的可靠性差，不能穩定的得到解。
大致這些，lz可查閱相關專業書籍！
D. 遺傳演算法優點，要詳細一些的
遺傳演算法是一種全局優化概率演算法，主要的優點有
1.遺傳演算法對所求解的優化問題沒有太多的數學要求，由於他的進化特性，搜素過程中不需要問題的內在性質，對於任意形式的目標函數和約束，無論是線性的還是非線性的，離散的還是連續的都可處理。
2.進化運算元的各態歷經性使得遺傳演算法能夠非常有效地進行概率意義的全局搜素。
3.遺傳演算法對於各種特殊問題可以提供極大的靈活性來混合構造領域獨立的啟發式，從而保證演算法的有效性。
E. 使用遺傳演算法求解支持向量有什麼優缺點
遺傳演算法是一種全局優化概率演算法，主要的優點有
遺傳演算法對所求解的優化問題沒有太多的數學要求，由於他的進化特性，搜素過程中不需要問題的內在性質，對於任意形式的目標函數和約束，無論是線性的還是非線性的，離散的還是連續的都可處理。
2.進化運算元的各態歷經性使得遺傳演算法能夠非常有效地進行概率意義的全局搜素。
3.遺傳演算法對於各種特殊問題可以提供極大的靈活性來混合構造領域獨立的啟發式，從而保證演算法的有效性。
F. 遺傳演算法、粒子群、模擬退火相比於普通的蒙特卡洛演算法有什麼優勢他們相互的優缺點都是什麼
他們有類似之處，但差別也不小。
蒙特卡洛演算法是數值計算方法，原理是利用隨機數來解決計算問題。與它對應的是確定性演算法。也就是說該種演算法屬於隨機演算法，得到的解是近似解。
而遺傳演算法、粒子群、模擬退火雖然也是隨機近似演算法，但這三種都是仿生智能演算法，且比蒙特卡洛演算法要復雜，應用的領域也不太相同。
顯然，蒙特卡洛演算法很輕巧，求解問題更快速。
G. 遺傳演算法與牛頓迭代法的優劣的比較
每個演算法都各自的特點和它的優劣性。
牛頓迭代法是一種求近似解的方法。遺傳演算法也是一種可以全程求最優值的方法，一般就演算法之間沒有辦法說優劣性，只能是說在特定的條件下該用什麼方法。
就好比專家系統是一個具有專門知識的計算機程序系統，人工神經網路有很好的學習能力，但他們也有自身的缺點。
按樓主的意思來，牛頓迭代法是一種局部演算法，遺傳演算法是全程演算法，畢竟遺傳參數里迭代次數也是一個很重要的參考因素。
H. 量子遺傳演算法的優勢在哪
多數論文都是假的，如果你會matlab，那我只能說真才實學害人！
很多所謂的博士教授不會寫代碼，就亂編個小算例。
I. 量子遺傳演算法對於遺傳演算法的優點是什麼
搜索范圍更廣，適應性更強，效率更高，效果更好。