恒元物理学讲座（第080期）：基于概率分布的多峰优化演化算法

讲座内容：多峰值优化一直以来都是计算机科学、运筹学等领域的重要难题和研究热点。进化计算（Evolutionary Computation，EC）因其无须依赖待解问题的具体数学模型特性，成为了求解复杂多峰优化问题的重要方法。分布估计算法（Estimation of Distribution，EDA）作为一种特殊的EC算法，通过对种群中优势个体的分布情况建立概率模型，利用估计的概率模型进行采样实现种群的迭代进化。基于这种基于概率分布估计的策略，EDA具有良好的搜索多样性维持能力，并且能通用于连续和离散的优化空间。受EDA的启发，本报告将介绍两类基于概率分布估计的多峰优化进化算法框架：多解优化的EDA方法，以及基于概率分布的连续-离散混合空间优化方法。