【摘 要】
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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
【机 构】
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清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究专项基金(G2002cb312205)资助~~
论文部分内容阅读
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．
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