分布估計算法種群進化機制的研究.pdf

1、分布估計算法（EDAs）從提出到現在雖然取得了不少進展，但是還有不少問題需要深入研究。例如對算法的種群進化機制研究，算法的設計與應用研究等。分布估計算法種群進化機制主要包括算法的模式定理和變量之間的聯結關系，算法的種群多樣性保持和算法的收斂性。分布估計算法的變量之間的聯結關系是算法的本質屬性，決定了算法求解問題的難度。算法的種群多樣性保持對于分布估計算法避免陷入局部最優(yōu)有著極其重要的意義，決定了算法的搜索結果是否全局意義上的最優(yōu)解，是分

2、布估計算法理論中一個非常重要的問題。收斂性是分布估計算法最重要的指標之一，決定了算法能否正確有效的進行搜索，能否正確有效的解決過去不能解決或者不能有效解決的問題，提高其工作效率。
　　本文以分布估計算法為基礎，結合其他智能算法，對于算法的收斂性和和多樣性進行了研究。本文的研究內容如下：
　　(1)首先介紹了分布估計算法及其研究背景，并且由一個例子簡單的介紹了分布估計算法的求解過程；接著對分布估計算法進行了概要性的描述，引出了

3、分布估計算法種群進化機制的研究成果與不足，最后提出了本文的研究方向和方法。
　　(2)著重介紹了分布估計算法的基本框架結構，變量離散型和變量連續(xù)型的分布估計算法的研究和發(fā)展，以及分布估計算法種群進化機制的一些基礎理論，重點介紹了算法的收斂性分析和多樣性保持的數學工具和方法，為后面的研究打下基礎。
　　(3)對一類分布估計算法中的種群進化機制進行了研究，重點研究了分布估計算法的收斂性對于算法性能的影響，在簡要的分析蟻群算法的基