① 遺傳演算法和蟻群演算法的區別
各有各的特點，遺傳演算法應用比較普遍，蟻群演算法多用於尋找最短路徑。
② 蟻群演算法與遺傳演算法的區別
都屬於智能優化演算法
但是蟻群演算法具有一定的記憶性，遺傳演算法沒有
蟻群演算法有幾種原則，比如覓食原則，避障原則等，遺傳演算法沒有
蟻群演算法屬於群智能優化演算法，具有並行性，每個粒子都可以主動尋優，遺傳演算法不行
蟻群演算法基於信息素在環境中的指示，遺傳演算法是基於優勝劣汰的生物進化思想
遺傳演算法有選擇，交叉，變異三種運算元，每種運算元又有各自的不同方法，通過對運算元方法的修改和搭配，可以得到不同的改進遺傳演算法
蟻群演算法則多和其他智能演算法相結合，得到改進的蟻群演算法
③ 什麼是蟻群演算法，神經網路演算法，遺傳演算法
蟻群演算法又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。
神經網路
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。目前，主要的研究工作集中在以下幾個方面：
（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
（3）網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機饃擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
（4）人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
遺傳演算法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授於1975年首先提出來的，並出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳演算法（SGA）。
④ 要學習模式識別、神經網路、遺傳演算法、蟻群演算法等等人工智慧演算法需要哪些數學知識
模式識別需要非常好的概率論，數理統計；另外會用到少量矩陣代數，隨機過程和高數中的一些運算，當然是比較基礎的；如果要深入的話恐怕需要學泛函，但是一般情況下不需要達到這種深度。神經網路，遺傳演算法等智能演算法在模式識別有非常重要的應用，但是一般不需要學習計算機學科的人工智慧，我們控制有一個交叉學科叫做智能控制是講這些的，智能控制不需要什麼基礎，有中學數學的集合和對空間有一點點的了解就足夠了，模糊數學的基礎是包含在這門學科里的。
⑤ 遺傳演算法與蟻群演算法融合
利用遺傳演算法的隨機搜索、快速性和全局收斂性生成問題的初始信息素分布，然後充分利用蟻群演算法的並行性、正反饋機制和高效性來解決問題。這樣，融合演算法在求解效率上優於遺傳演算法，在時間效率上優於蟻群演算法，形成了效率和時間效率較高的啟發式演算法。
⑥ 關於神經網路，蟻群演算法和遺傳演算法
神經網路並行性和自適應性很強，應用領域很廣，在任何非線性問題中都可以應用，如控制、信息、預測等各領域都能應用。
蟻群演算法最開始應用於TSP問題，獲得了成功，後來又廣泛應用於各類組合優化問題。但是該演算法理論基礎較薄弱，演算法收斂性都沒有得到證明，很多參數的設定也僅靠經驗，實際效果也一般，使用中也常常早熟。
遺傳演算法是比較成熟的演算法，它的全局尋優能力很強，能夠很快地趨近較優解。主要應用於解決組合優化的NP問題。
這三種演算法可以相互融合，例如GA可以優化神經網路初始權值，防止神經網路訓練陷入局部極小且加快收斂速度。蟻群演算法也可用於訓練神經網路，但一定要使用優化後的蟻群演算法，如最大-最小蟻群演算法和帶精英策略。
⑦ 請問蟻群演算法和遺傳演算法的優缺點比較（不要一大段一大段的，簡潔概括即可）
遺傳演算法有比較強的全局搜索能力，特別是當交叉概率比較大時，能產生大量的新個體，提高了全局搜索范圍，遺傳演算法適合求解離散問題，具備數學理論支持，但是存在著漢明懸崖等問題。
蟻群演算法適合在圖上搜索路徑問題，計算開銷會大。
兩者都是隨機演算法，只不過遺傳演算法是仿生學的演算法；蟻群演算法是數學演算法，是應用目前最廣的演算法 。針對不同的研究方向，它所體現出來的優缺點是不一樣的，將這兩個演算法混合，優勢互補，提高優化性能，並且分別來求解離散空間的和連續空間的優化問題。
希望可以幫到您，望採納！