以下哪种算法是根据自身与同伴因素来寻找最优解?A. 遗传算法B. 粒子群算法C. 蚁群算法D. 都不是

考查要点：本题主要考查对常见优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）核心机制的理解，特别是算法中个体与群体信息的交互方式。

解题核心思路：
需明确三种算法的关键特征：

• 遗传算法通过“选择、交叉、变异”操作优化种群，个体间信息交换是间接的（通过基因重组）。
• 粒子群算法个体（粒子）根据自身历史最佳位置和群体最佳位置更新轨迹，强调历史经验与群体极值的结合。
• 蚁群算法通过个体（蚂蚁）释放信息素（同伴信息）并动态调整路径，强调实时同伴信息与个体随机探索的结合。

破题关键点：
题目中“自身与同伴因素”需同时体现个体当前状态和群体实时信息的交互。蚁群算法中，蚂蚁每一步的路径选择既依赖自身当前位置，也依赖同伴留下的信息素痕迹，符合题意。

选项分析

1. 遗传算法（A）

   • 核心机制：通过种群基因的交叉与变异产生新解，个体间信息交换是间接的。
   • 不符合题意：未体现个体对同伴实时信息的主动利用。

2. 粒子群算法（B）

   • 核心机制：粒子根据自身历史最佳位置和群体最佳位置更新速度。
   • 虽然涉及群体信息，但依赖历史极值而非实时同伴行为，与“自身与同伴因素”的动态结合不够贴合。

3. 蚁群算法（C）

   • 核心机制：蚂蚁根据路径上的信息素浓度（同伴痕迹）和随机性选择路径，信息素浓度随群体行为动态更新。
   • 关键特征：个体每一步的决策同时依赖自身当前位置和同伴留下的实时信息，完全符合题意。

4. 都不是（D）

   • 错误选项，因蚁群算法已符合要求。