动态环境下基于近似动态规划的分布估计算法研究

论文重点讨论了分布估计算法的理论研究。首先,抽取出分布估计算法的核心思想,然后旨在使用EDA算法解决复杂优化问题,提出基于近似动态规划的分布估计算法。通过Agent与环境的交互,将近似动态规划引入到进化计算中,获得概率模型并进行适应性的更新。测试函数使用六个经典的对比实验,结果表明本算法的鲁棒性,运行时间短并具有较强的全局搜索能力,可以作为解决函数优化问题的有效解决算法。