- 注:PBIL(Population-Based Incremental Learning)为一种EDA
Binary PBIL
details
- 定义:解决方案为N维向量,pi为个体第i维置为1的概率。目标为最小化fitness函数。
- 算法
- 初始化种群,初始化pi=0.5
- 选择N个个体中fitness最小的M个个体,更新概率模型(其中α为学习率)
- 根据概率向量p生成N个新个体,计算fitness
- 对2*N个个体根据fitness进行选择,留下N个个体
- 若达到结束条件则结束,否则返回2
基于高斯分布的PBILc
- 使用高斯分布生成新个体,其余操作与binary PBIL大体一致
附上从前笔记
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