Demo of PMBGAs (EDAs) with Fixed Height Histograms
Recently, there has been a growing interest in developing evolutionary algorithms based on probabilistic modeling. In this scheme, the offspring population is generated according to the estimated probability density model of the parents instead of using recombination and mutation operators. With this Japa Applet, we present an evolutionary algorithm using a marginal histogram to model the parent population in a continuous domains. There are two types of marginal histogram models: the fixed-width histogram (FWH) and the fixed-height histogram (FHH). In this applet, how FHH works are shown using simple functions.
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等高ヒストグラムを用いた確率モデルGA
近年，新しいGAの方式として，確率モデルGA （PMBGAs: probabilisticmodel-building geneticalgorithms, EDAs: Estimation of Distribution Algorithms ） の研究が活発に行われている． 確率モデルGAでは，子個体は，集団の個体分布に基づく確率モデルに従って生成される． 本デモでは，確率モデルGA の一手法として，個体分布の確率モデルに 周辺分布ヒストグラムを用いる方法を示す． ヒストグラムモデルとしては，等幅ヒストグラム（FWH:Fixed width histogram ） と等高ヒストグラム（FHH:Fixed height histogram ）があるが，本デモでは，FHHの原理が分かるように，簡単な関数を用いて，FHHを動作させ，その振る舞いが観察できるようになっている．詳しくは，論文リストから，PDFファイルをダウンロードして下さい．
