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分布估计算法综述
分布估计算法综述
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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.
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分布估计算法
遗传算法
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研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
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主办单位：
中国自动化学会
中国科学院自动化研究所
出版周期：
月刊
ISSN：
0254-4156
CN：
11-2109/TP
开本：
大16开
出版地：
北京市海淀区中关村东路95号（北京2728信箱）
邮发代号：
2-180
创刊时间：
1963
语种：
chi
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