PBIL算法
用以解决二进制编码的、变量无关的优化问题。
在PBIL算法中，表示解空间的概率模型是一个概率向量：
其中表示在位置i上取值为1的概率。
PBIL算法过程如下：
- 在每一代中，通过概率向量p(x)随机产生M个个体。
- 计算M个个体的适应值。
- 选择最优的N个个体来更新p(x)，N<=M。
- 迭代，直至结束。
更新概率向量的方法如下：
其中l表示代数，α为学习速率。
UMDA算法
与PBIL算法的区别在于概率向量的更新：
用以解决二进制编码的、变量无关的优化问题。
在PBIL算法中，表示解空间的概率模型是一个概率向量：
其中表示在位置i上取值为1的概率。
PBIL算法过程如下：
更新概率向量的方法如下：
其中l表示代数，α为学习速率。
与PBIL算法的区别在于概率向量的更新：
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