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基于贝叶斯网络的并行分布估计算法研究
Research on Parallel Estimation of Distribution Algorithms Based on Bayesian Networks
【摘要】 在传统的遗传算法中,不合适的参数设置会降低所得解的质量,于是在解决一些优化问题时传统的遗传算法被分布估计算法所取代。对传统的遗传算法和分布估计算法EDAs(EstimationofDistributionAlgo rithms),及其各自的并行模式进行了对比,重点介绍了基于贝叶斯网络的并行EDA算法。
【Abstract】 In conventional Genetic Algorithms, inappropriate parameters setting may decrease the quality of the solutions. Conventional algorithms are thus replaced by Estimation of Distribution Algorithms in solving optimization problems. The conventional algorithms and the Estimation of Distribution Algorithms, and their respective parallel modes are compared. Estimation of Distribution Algorithms based on Bayesian network are emphatically introduced.
【关键词】 贝叶斯网络;
并行处理;
分布估计算法;
遗传算法;
【Key words】 Bayesian network; parallel process; Estimation of Distribution Algorithm; Genetic Algorithm;
【Key words】 Bayesian network; parallel process; Estimation of Distribution Algorithm; Genetic Algorithm;
【基金】 国家 863计划资助项目(2002AA1Z1490);湖北省自然科学基金项目(2002AB040)资助.
- 【文献出处】 武汉理工大学学报(信息与管理工程版) ,Journal of Wuhan Automotive Polytechnic University , 编辑部邮箱 ,2005年02期
- 【分类号】TP301.6
- 【被引频次】7
- 【下载频次】322