几种分布估计算法介绍

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：

1. 在每一代中，通过概率向量p(x)随机产生M个个体。
2. 计算M个个体的适应值。
3. 选择最优的N个个体来更新p(x)，N<=M。
4. 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：