PBIL算法
用以解决二进制编码的、变量无关的优化问题。
在PBIL算法中,表示解空间的概率模型是一个概率向量:
其中表示在位置i上取值为1的概率。
PBIL算法过程如下:
- 在每一代中,通过概率向量p(x)随机产生M个个体。
- 计算M个个体的适应值。
- 选择最优的N个个体来更新p(x),N<=M。
- 迭代,直至结束。
更新概率向量的方法如下:
其中l表示代数,α为学习速率。
UMDA算法
与PBIL算法的区别在于概率向量的更新:
用以解决二进制编码的、变量无关的优化问题。
在PBIL算法中,表示解空间的概率模型是一个概率向量:
其中表示在位置i上取值为1的概率。
PBIL算法过程如下:
更新概率向量的方法如下:
其中l表示代数,α为学习速率。
与PBIL算法的区别在于概率向量的更新: