Algorithme de distribution marginale univariée
La stratégie de traitement de l’information de l’algorithme de distribution marginale univariée consiste à utiliser la fréquence des composants d’une population de solutions candidates dans la construction de nouvelles solutions candidates. Ceci est réalisé en mesurant d’abord la fréquence de chaque composant dans la population (la probabilité marginale univariée) et en utilisant les probabilités pour influencer la sélection probabiliste des composants dans la construction par composants des nouvelles solutions candidates.
L’algorithme suivant fournit un pseudocode de l’algorithme de distribution marginale univariée pour minimiser une fonction de coût.
L’UMDA a été conçu pour les problèmes où les composants d’une solution sont indépendants (séparables linéairement).
Une méthode de sélection est nécessaire pour identifier le sous-ensemble de bonnes solutions à partir desquelles calculer les probabilités marginales univariées. De nombreuses méthodes de sélection issues du domaine du calcul évolutif peuvent être utilisées.
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