【摘 要】
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将贝叶斯统计推断理论引入分布估计算法概率模型中,提出一种基于贝叶斯统计推断的离散分布估计算法。根据离散优化问题中解的分布规律建立先验概率模型,将优势群体的概率模型
【机 构】
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太原科技大学复杂系统和计算智能实验室
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将贝叶斯统计推断理论引入分布估计算法概率模型中,提出一种基于贝叶斯统计推断的离散分布估计算法。根据离散优化问题中解的分布规律建立先验概率模型,将优势群体的概率模型和二元边缘分布算法中森林结构的概率模型相结合,得出条件概率模型,利用贝叶斯统计推断,并结合上述2种概率模型建立后验概率模型,以指导新群体的产生。仿真结果表明,该算法求解gr21旅行商问题的收敛速度大于EDAs1算法,在种群规模、最大运行代数等参数固定的情况下,分别分析结合速率和学习速率对算法性能的影响,得出当其值取0.2时,算法性能最稳定。
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