基于混合采样机制的互信息分布估计算法
Mutual information estimation of distribution algorithm with hybrid sampling mechanism作者机构：广东工业大学计算机学院广州510006
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2017年第32卷第5期
页 面：829-835页
核心收录：
学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目(61502108) 广东省重大科技专项项目(2014B010111007) 广东省自然科学基金项目(2014A030313512) 广东省公益研究与能力建设专项项目(2016A010101027)
摘 要：针对二阶分布估计算法的早熟收敛问题,提出一种基于混合采样机制的互信息分布估计算法(MIEDA).MIEDA利用互信息度量变量之间的相关性,形成互信息树的概率模型;采用稀疏模型构建的思想,并基于自私基因理论建立信息奖惩机制,以加快算法的收敛速度;结合反向学习、最优解变异和随机采样形成混合采样机制,以提高算法的采样效率.仿真结果表明,MIEDA比常见的二阶分布估计算法具有更高的稳定性和更强的寻优能力.
维普期刊数据库
同方期刊数据库