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PalancaAlgoritmo de distribución marginal univariante
La estrategia de procesamiento de información del algoritmo de distribución marginal univariante consiste en utilizar la frecuencia de los componentes de una población de soluciones candidatas en la construcción de nuevas soluciones candidatas. Esto se logra midiendo primero la frecuencia de cada componente en la población (la probabilidad marginal univariante) y usando las probabilidades para influir en la selección probabilística de componentes en la construcción de componentes de nuevas soluciones candidatas.
El siguiente algoritmo proporciona una pseudocódigo del algoritmo de distribución marginal univariante para minimizar una función de costo.
El UMDA fue diseñado para problemas donde los componentes de una solución son independientes (separables linealmente).
Se necesita un método de selección para identificar el subconjunto de buenas soluciones a partir de las cuales calcular las probabilidades marginales univariadas. Se pueden utilizar muchos métodos de selección del campo de la computación evolutiva.