基于概率模型的分布估计算法求解欺骗问题

被引：2

作者：

丁才昌 ^{[1
,2
]}

殷晓东 ^{[3
]}

卢露 ^{[1
,4
]}

余法红 ^{[1
]}

机构：

[1] 长江大学计算机科学学院

[2] 武汉大学软件工程国家重点实验室

[3] 中国建筑科学研究院结构所

[4] 武汉大学计算机学院

来源：

关键词：

分布估计算法; 连锁学习; 效率; 准确性;

D O I：

10.16772/j.cnki.1673-1409.2008.04.139

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对低阶分布估计算法不具备连锁学习的问题,对压缩遗传算法(CGA)进行了改进,使之可以求解可分离计算的高阶问题,并编程实现。最后通过扩展压缩遗传算法(ECGA)和基本遗传算法(SGA)比较的实例,从模式定理的角度证实了ECGA算法具有更高的效率和准确性。

引用

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页数：3