分布估计算法综述.pdf

文档介绍：第 卷 第 期 自 动 化 学 报 ,
年 月 , ,
分布估计算法综述
周树德 ’ 孙增折 ‘
摘 要 分布估计算法是进化计算领域新兴起的一类随机优化算法 , 是 当前国际进化计算领域 的研 究热点 分布估计 算法是
遗传算法和 统计学 习 的结合 , 通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型 , 然后对概率模型随机采样产 生新的群
体 , 如此反复进行 , 实现群体的进化 分布估计算法 中没有传统的交叉 、 变异等遗传操作 , 是一种全 新的进化模式 这种优化
技术能够通过概率图模型对变量之间的关系进行建模 , 从而 能有效的解决多变量相关的优化 问题 根据概率模型的复杂性 , 本
文按照变量无关 、 双变量相关 、 多变量相关等三类分别介绍相应的分布估计算法 作为一篇综述性文章 , 本文 旨在全面 系统的
向国内读者介绍这一新技术 , 并总结分布估计算法的研究现状和未来的研究方 向
关键词 分布估计算法 , 遗传算法 , 统计学习 , 概率模型
中图分类号
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引言 传 统 的遗传 算法 中 , 用种群表 示优化 问题 的一 组 候
选解 , 种群 中的每个个 体都有相应 的适 应 值 , 然后
最近 几年 , 在进 化计算领域 兴起 了一类 新型 的 进 行选择 、 交叉 和变异 等模拟 自然 进 化 的操作 , 反