基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的TPM的分布估計(jì)算法
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多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題廣泛存在于現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用當(dāng)中。傳統(tǒng)的基于個(gè)體進(jìn)化策略的進(jìn)化算法在處理這些優(yōu)化問(wèn)題時(shí)往往收斂速度慢、嚴(yán)格依賴(lài)于種群大小而且效果不大理想。分布估計(jì)算法作為元啟發(fā)式（meta-heuristics）方法的一種，將統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)同群體進(jìn)化模式相結(jié)合，引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。在這篇文章中，我們提出了一種基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型（TPM）的分布估計(jì)算法，TPM-EDA，用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。其特點(diǎn)在于有效地利用了群體進(jìn)化過(guò)程的歷史信息來(lái)預(yù)測(cè)粒子運(yùn)動(dòng)的趨勢(shì)，從而加速了查找最優(yōu)Pareto前沿面的過(guò)程，提升了算法的搜索能力。與此同時(shí)，通過(guò)引入稀疏度來(lái)控制個(gè)體的采樣頻率，來(lái)實(shí)現(xiàn)種群的多樣性。我們?cè)?個(gè)不同的測(cè)試函數(shù)上，對(duì)TPM-EDA和多種已有的EDA算法進(jìn)行了對(duì)比性試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了TPM-EDA方法的有效性。
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