《表3 各算法优缺点对比：计算智能在电动车充电站规划的应用研究综述》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《计算智能在电动车充电站规划的应用研究综述》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

衡量演化计算和群体智能算法的标准，主要集中于收敛速度、解集多样性、避免陷入局部搜索的能力、实现困难度等方面[84]。如表3所示，遗传算法和人工免疫算法具有很好的避免陷入局部搜索的能力，然而在收敛速度上有所欠缺，实现也较为复杂。粒子群算法、教学优化算法虽然实现困难度较低、收敛速度也较快，但是却容易陷入局部搜索，丧失解集多样性。禁忌搜索算法具有很好的收敛速度和解集多样性，但是实现过于复杂。综合比较各种算法，可以说各有优劣也各有特色。如果使用单一算法解决问题，在解决问题时不能达到最好的效果。所以，不同的算法混合应用可以很好地利用各个方法的优势，取长补短，解决充电桩规划问题。