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《第25届中国控制会议论文集(中册)》2006年
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多种群模式协同搜索贝叶斯优化算法

羌磊  肖田元  宋士吉  
【摘要】:本文提出一类多种群贝叶斯优化(BOA)算法,建立了种群间有效的模式协同搜索机制,以保护种群多样性,避免搜索过程的早熟。给出了多变量统计建模环境F的交流模式选择,统计模型结构更新和统计模型参数更新策略,并将概率参数更新过程归结为一类约束规划问题,以保证参数变动的平衡性。对算例仿真的结果验证了所提算法的有效性。
【作者单位】:清华大学自动化系 清华大学自动化系 清华大学自动化系
【基金】:国家自然科学基金资助,项目批准号:60574077.
【分类号】:TP301.6
【正文快照】:
1引言(Introduction) 贝叶斯优化方法(Bayesian Optimization Algo- rithm,BOA)是近年来逐渐兴起的一种基于模型统计 的优化搜索方法。它将Bayesian统计建模理论与进 化计算相结合,通过直接寻求优化解群内变量取值的 模式分布规律来产生新一代的解群。与常见的实体 进化算法

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