构建在联接探索和分解分布上分布估计算法的扩展算法

摘要

遗传算法(GA)在解决变量间存在较大相互作用优化问题时缺乏有效性,一种解决问题的途径是分布估计算法(EDA).分解分布算法是一种近似高阶相互作用的EDA,它用分解Boltzmann分布来产生新的解.运用联接探测及分解分布给出一个以高概率找到最优解的新算法.该算法能解决一些分布估计算法难于处理的问题.实验证明了算法的可行性和有效性.