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雷达卡
摘要翻译：
本文给出了紧致遗传算法(cGA)和基于种群的增量学习(PBIL)收敛到最优解的概率上界。给出了这些算法收敛于最优解的一个充分条件，并计算了这些算法参数的一个可能值范围，使它们收敛于具有置信度的最优解。
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英文标题：
《On the Optimal Convergence Probability of Univariate Estimation of
Distribution Algorithms》
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作者：
Reza Rastegar
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最新提交年份：
2010
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分类信息：
一级分类：Computer Science 计算机科学
二级分类：Neural and Evolutionary Computing 神经与进化计算
分类描述：Covers neural networks, connectionism, genetic algorithms, artificial life, adaptive behavior. Roughly includes some material in ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.
涵盖神经网络，连接主义，遗传算法，人工生命，自适应行为。大致包括ACM学科类C.1.3、I.2.6、I.5中的一些材料。
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一级分类：Computer Science 计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence 人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要：
In this paper, we obtain bounds on the probability of convergence to the optimal solution for the compact Genetic Algorithm (cGA) and the Population Based Incremental Learning (PBIL). We also give a sufficient condition for convergence of these algorithms to the optimal solution and compute a range of possible values of the parameters of these algorithms for which they converge to the optimal solution with a confidence level.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0901.0597
京公网安备 11010802022788号
