快速二变量边缘分布算法及其应用研究  

Research on the Fast Algorithm of the Bivariate Marginal Distribution and it's Application

作　　者：杨小林[1] 

机构地区：[1]湖南大学计算机系,长沙410082

出　　处：《计算机科学》2002年第4期69-71,共3页Computer Science

基　　金：湖南省自然科学基金

摘　　要：1.引言 近年来,一些研究者从统计学的观点出发,将构造性模型引入进化算法的研究,形成一类基于概率分布的进化算法[1～3],文献中也称这类算法为分布评价算法(EDA),概率分析构造遗传算法(PMBGA)等名称,本文统一称之为概率分析进化算法,简称为PMEA(Evolutionary Algorithm basedon Probability Modeling).和传统的进化算法不同,PMEA的基本思想是通过从当前优选的解集合中提取信息,然后依据这些信息建立概率分布模型,再利用这种分布产生新的解,如此重复,直到满足算法的终止条件.This paper discusses the fast calculation problem of the bivariate marginal distribution algorithm (BMDA). A fast BMDA is proposed . An experimental case with the multi-constraints Knapsack NP-hard problem is solved using the algorithm. The results show that the algorithm has quick and accurate performance.

关 键 词：背包问题 性能分析 快速二变量边缘分布算法 遗传算法 优化算法 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论] O242.23[理学—数学]