基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法

• 作者: 任志刚 庞蓓 张爱民 梁永胜
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 高斯分布估计算法 概率密度椭球体 早熟收敛 协方差矩阵
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 635-645
• 页数: 11页
• 字数: 9743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160739

摘要

针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目标函数的改进方向相垂直,从而导致算法搜索效率低、容易早熟收敛这一问题,提出一种基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法.该算法利用加权的优秀样本预估高斯均值,并根据沿目标函数的改进方向偏移后的均值来估计协方差矩阵.理论和数值分析表明,这一简单操作可以在不增大算法计算量的前提下自适应地调整概率密度椭球体的位置、大小和长轴方向,提高算法的搜索效率.在14个标准函数上对所提算法进行了测试,由统计出的Cohen's d效应量指标可知该算法的全局寻优能力强于传统高斯分布估计算法;与当前先进的粒子群算法、差分进化算法相比,所提算法可以在相同的函数评价次数内获得9个函数的显著优解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张爱民	西安交通大学电子与信息工程学院自动化科学与技术系	45	475	13.0	20.0
2	任志刚	西安交通大学电子与信息工程学院自动化科学与技术系	16	130	8.0	11.0
3	梁永胜	西安交通大学电子与信息工程学院自动化科学与技术系	2	20	1.0	2.0
4	庞蓓	西安交通大学电子与信息工程学院自动化科学与技术系	1	1	1.0	1.0