幾種分布估計(jì)算法介紹

PBIL算法

用以解決二進(jìn)制編碼的蚀乔、變量無關(guān)的優(yōu)化問題。

在PBIL算法中,表示解空間的概率模型是一個概率向量:

p(x)= (p(x_1), p(x_2), p(x_3), \ldots ,p(x_n))

其中p(x_i)表示在位置i上取值為1的概率。

PBIL算法過程如下:

  1. 在每一代中涮坐,通過概率向量p(x)隨機(jī)產(chǎn)生M個個體凄贩。
  2. 計(jì)算M個個體的適應(yīng)值誓军。
  3. 選擇最優(yōu)的N個個體來更新p(x),N<=M疲扎。
  4. 迭代昵时,直至結(jié)束。

更新概率向量的方法如下:

p_{l+1}(x) = (1-\alpha)p_l(x)+\alpha \frac{1}{N} \sum_{k=1}^{N}x_l^k

其中l(wèi)表示代數(shù)椒丧,α為學(xué)習(xí)速率壹甥。

UMDA算法

與PBIL算法的區(qū)別在于概率向量的更新:

p_{l+1}(x) = \frac{1}{N} \sum_{k=1}^{N}x_l^k

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