蚁群算法和遗传哪个精度高?

蚁群算法在路径优化等离散问题中精度较高，遗传算法在连续优化问题中表现更好，两者精度取决于具体应用场景。

对比

蚁群算法：通过信息素协作寻找最优路径，适合离散空间问题，如物流路径规划。算法中蚂蚁根据信息素浓度选择路径，信息素会随路径质量动态调整，逐步收敛到较优解。在组合优化问题中，精度较高，但计算量较大，参数调整影响结果。

遗传算法：模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异操作优化解。适合连续或离散问题，如函数优化、参数调优。算法通过种群迭代探索解空间，全局搜索能力强，但收敛速度较慢，容易陷入局部最优，精度依赖初始种群和变异概率。