遗传算法的基本原理：模拟生命的进化机制，也就是说，模拟了自然选择和遗传进化中发生的繁殖、交配和突变现象，从任意一个初始种群出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群新的更适应环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域。遗传算法对于复杂的优化问题无须建模和复杂运算，只要利用遗传算法的三种算子就能得到最优解。

    蚁群算法收到自然界中真实蚁群集体行为的启发，利用真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁穴到食物间的最短路径的集体寻优特征，来解决一些离散系统中优化的困难问问题。

    粒子群算法是一种有效的全局寻优算法，是基于群体智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作和竞争产生的群体智能指导优化搜索。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的速度-位移模型，操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整其搜索策略。由于每代种群中的解具有“自我”学习提高和向“他人”学习的双重优点，从而能再较少的迭代次数内找到最优解。