请简述进化计算主要算法的异同

进化计算是一组受自然界生物进化过程启发的计算优化方法，主要包括几种常见的算法，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）。这些算法在寻找解决方案时，通过模仿自然选择、遗传变异和适应性调整等机制来迭代优化。

1. **遗传算法（GA）**：基于生物的基因遗传和自然选择原理，将问题的解编码为“个体”，通过交叉、变异操作生成新个体，并根据适应度函数评估其优劣。不同之处在于选择策略（轮盘赌选择、锦标赛选择等）和编码方式。

2. **粒子群优化（PSO）**：模拟鸟群或鱼群的行为，每个粒子代表一个潜在解决方案，通过个体速度和全局最佳位置的更新来搜索最优解。相似点在于群体协作，但速度更新规则和局部/全局信息使用不同。

3. **模拟退火（SA）**：源自冶金中的熔炼过程，通过随机接受低于当前状态能量的“坏”状态，逐渐接近全局最优。相似于 hill climbing（爬山法），但添加了温度控制的随机性。

它们的共同点在于都属于全局优化算法，能够处理复杂问题。不同点在于问题表述、搜索策略、参数设置以及收敛速度等方面。每种算法都有其适用场景和优缺点，选择哪种取决于具体问题的特性。