蚁群算法和鲸鱼优化算法哪个好?

蚁群算法和鲸鱼优化算法各有优势，选择取决于具体问题。蚁群算法适合解决路径规划类问题，模拟蚂蚁寻找最短路径的行为；鲸鱼优化算法则擅长全局搜索，模拟鲸鱼包围猎物的策略，适用于连续优化问题。

对比

蚁群算法：通过信息素引导路径搜索，适合离散问题如物流路线规划。算法收敛速度快，但容易陷入局部最优，参数调整复杂。实际应用中，10个节点的路径问题可在5秒内找到较优解，但大规模问题计算量显著增加。

鲸鱼优化算法：通过螺旋位置更新和随机游走平衡开发与探索，适合函数优化。算法简单易实现，30维问题迭代100次即可接近最优值，但对参数敏感，收敛后期精度下降。在图像处理等连续优化场景中表现稳定。