基于混合采样机制的互信息分布估计算法

摘要：

针对二阶分布估计算法的早熟收敛问题,提出一种基于混合采样机制的互信息分布估计算法(MIEDA).MIEDA利用互信息度量变量之间的相关性,形成互信息树的概率模型;采用稀疏模型构建的思想,并基于自私基因理论建立信息奖惩机制,以加快算法的收敛速度;结合反向学习、最优解变异和随机采样形成混合采样机制,以提高算法的采样效率.仿真结果表明,MIEDA比常见的二阶分布估计算法具有更高的稳定性和更强的寻优能力.

关键词：互信息、自私基因、信息奖惩机制、混合采样机制

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61502108;广东省重大科技专项项目2014B010111007;广东省自然科学基金项目2014A030313512;广东省公益研究与能力建设专项项目2016A010101027

在线出版日期：2017-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：829-835