演化策略和遗传算法的区别

首先说明：演化策略更重视变异，而遗传算法更重视重组。

它们都是一类模仿自然进化原理的算法。

进化策略是一类模仿自然进化原理以求解参数优化问题的算法

遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的一种最重要形式。

进化策略和遗传算法借鉴了生物科学中的某些知识，从而体现了人工智能这一交叉学科的特点。

基本区别：

进化策略是一种数值优化的方法。它采用的是一个具有自适应步长和倾角的特定爬山方法，直到最近，进化策略才被应用于离散型优化问题。

遗传算法从广义上是一种自适应搜索技术，决定着如何分配在高于平均规划的情况下呈指数增长的实验数据，参数优化是它的应用领域之一。

所以：

借助于当今技术的发展使得进化策略和遗传算法区别不再明显，可以相互结合，互补互进。