estimation of distribution algorithm (EDA)

遺伝的アルゴリズムでは,新たに集団を生成する際,手持ちの個体群からリサンプリングするのが普通である. しかしそれではたかが知れているので,「いい個体」を生成する確率モデルを学習しながら,それに従って新たな集団を生成する方法である.

--あかほ

アルゴリズムとしては次のようなもの

  1. \(M\) 個の個体をランダムに生成して初期個体とする
  2. 終了条件を満たすなら終了
  3. 目的関数 \(f(x)\) について良い個体を \(N (\le M)\) 個選択
  4. \(N\) 個の選択した個体から,個体の確率分布を求める
  5. 求めた確率分布に従って,次世代の個体を \(M\) 個生成.ステップ 2 へ

-- しましま

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Last-modified: 2010-08-27 (金) 12:50:46 (2295d)