Algoritmo de estimación de distribución
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Los Algoritmos de Estimación de Distribución (AED) constituyen una familia de metaheurísticas derivadas de los algoritmos evolutivos.
A diferencia de los algoritmos evolutivos "clásicos", en donde se busca encontrar una solución a un problema codificando directamente sus variables, los AED buscan estimar la distribución de probabilidad de cada variable. La población de soluciones candidatas se recrea en cada generación, a partir de la distribución de probabilidad obtenida a partir de los mejores individuos de la generación anterior.
Dado que la población no se regenera a partir de individuos, sino desde las distribuciones de probabilidad obtenidas, no existen operadores de cruzamiento ni de mutación
Algoritmo
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e1/Eda_mono-variant_gauss_iterations.svg/350px-Eda_mono-variant_gauss_iterations.svg.png)
Los AED conservan el vocabulario utilizado en algoritmos evolutivos. De esta manera, se entiende como individuo una solución candidata, población al conjunto de individuos y función de desempeño a la función objetivo del problema de optimización.
Estructura
El pseudocódigo de un AED general es el siguiente:
- Generar al azar M individuos, formando la población .
- i = 0
- Mientras no se cumpla la condición de término, hacer:
- i = i + 1
- Seleccionar N individuos (N < M) desde la población precedente (), formando la poblaciónn :.
- Estimar la distribución de probabilidad de cada variable del problema, usando la población .
- Generar al azar M individuos utilizando las distribuciones obtenidas , formando la población .
- Fin del ciclo.
Datos: Q2835887