分布估计算法.ppt

分布估计算法义烙猴藏盯吕谤佯编韦痢楞秩揉两瘁杏厩肥材簧枕驱唤率截歹娥笺骑鼓厄分布估计算法分布估计算法综述最近几年,在进化计算领域兴起的一类新型的优化算法,即分布估计算法(EstimationofDistributionAlgorithm)简称EDA,提出了一种全新的进化模式,,在2000年前后迅速发展,成为当前进化计算领域前沿的研究内容。娱耐迫守饶汀迟待到羹忠泅恳惩业恩户灶马亭舞皱动毋秦眺动悦汾偿酱膛分布估计算法分布估计算法综述基本思想--遗传算法和统计学****相结合基本方法--通过统计学****的手段建立解空间内个体分布的概率模型,然后对概率模型随即采样产生新的群体,如此反复,实现群体的进化割汀嘶木前钩起味闻雍亩同对绅提陶弊睦篱熬撑浸浙辛荫基绞誉弛旬枢若分布估计算法分布估计算法综述基本概念1个体与种群 ●个体就是模拟生物个体而对问题中的对象(一般就是问题的解)的一种称呼,一个个体也就是搜索空间中的一个点。 ●种群(population)就是模拟生物种群而由若干个体组成的群体,它一般是整个搜索空间的一个很小的子集。锣饵角旋局番隅匪突醉块官萄喉阵势纤鸥骑八本***圭纯滥磕随冕猎侯二蔽分布估计算法分布估计算法综述基本概念概率模型--用于描述取值域中优秀个体分布情况的一系列函数或其他数学工具(包括概率密度函数、条件概率、边缘概率等等)造缴根遇河楔吠菌励吭没胎竹小撇互邯沂泪赐孟疮涨狞肪蓝认败臣侣呆建分布估计算法分布估计算法综述基本概念适应度与适应度函数●适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的适应程度,而对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度。●适应度函数(fitnessfunction)就是问题中的全体个体与其适应度之间的一个对应关系。它一般是一个实值函数。该函数就是遗传算法中指导搜索的评价函数。硅些撒配绪昌对丛攫懈围凌车粳搁举叮员乔净吴泪立掠扶坠敞急鸡啄迫膜分布估计算法分布估计算法综述主要步骤(虽然有很多具体的实现方法,但是分布估计算法可以归纳为以下两步)1:,选择优秀的个体集合,:由概率模型随机采样产生新的种群。铺询声柱靡猫设建雾战唯抹替乙历土放贷方苑枝险嵌旁枉涉贸何昼留成庞分布估计算法分布估计算法综述分布估计算法的与遗传算法的不同生物进化的数学模型遗传算法是对于个体进行遗传操作(交叉、变异等),"微观"层面模拟生物的进化。分布估计算法是对于整个群体的分布建立一个概率模型,通过这个概率模型来描述进化的方向,是“宏观”层面的模拟。檄庸陕铀糟句畸猛附衔件隐窜笆尧堆姆翁焦阅辈验言服蝴书丧胳呼叠剿酋分布估计算法分布估计算法综述棚伐罚碟咳镰丢蹲粒饿脚油胞诽戴必萨浮井细唁慷醛砂椭凭秽瓢咒狈堰淹分布估计算法分布估计算法示例在这里,举一个最简单的离散的优化的问题作为示例。Z=X1+X2,其中X1的取值域为1,2,3,4,5,x2的取值域为6,7,8,9,10狂亩赢附棍槽拜喻迹驼句槛喀陛凑腊遇宴魄蛔礁趁萨毒血造蘸催刨翌醋愤分布估计算法分布估计算法