Algoritmos probabilísticos
Los algoritmos probabilísticos son los algoritmos que modelan un problema o buscan un espacio de problema utilizando un modelo probabilístico de soluciones candidatas. Muchos algoritmos metaheurística y la inteligencia computacional puede considerarse probabilística, aunque la diferencia con los algoritmos es el uso explícito (en lugar de implícito) de herramientas de probabilidad en la resolución de problemas.
Los algoritmos de estimación de distribución (EDA), también llamados algoritmos genéticos de construcción de modelos probabilísticos (PMBGA), son una extensión del campo de la computación evolutiva que modela una población de soluciones candidatas como modelo probabilístico. Por lo general, involucran iteraciones que alternan entre la creación de soluciones candidatas en el espacio del problema a partir de un modelo probabilístico y la reducción de una colección de soluciones candidatas generadas en un modelo probabilístico.
El modelo en el corazón de un EDA generalmente proporciona la expectativa probabilística de un componente o configuración de componente que comprende parte de una solución óptima. Esta estimación se basa típicamente en la frecuencia observada de uso del componente en soluciones candidatas mejores que el promedio. El modelo probabilístico se utiliza para generar soluciones candidatas en el espacio del problema, normalmente en forma de componentes o paso a paso utilizando un método de construcción específico de dominio para garantizar la validez.
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