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matlabcopula代码实现的SMS-EDA-MEC算法:适用于多目标分布估计
资源介绍
matlab
copula代码sms-eda-mec
基于
Copulas
多元扩展的S-
Metric
选择估计分布算法的
Matlab
参考实现
(SMS-EDA-MEC)
概括
可以说,为了在分布算法的多目标估计中产生实质性的改进,有必要关注一组特定的问题,特别是多目标适应度分配和选择方法的弱点,不正确地对待相关但孤立的(前身)个人;
种群多样性的丧失,以及使用“通用”建模算法而没有注意到任务的特定要求。
在这项工作中,我们介绍了基于
Copulas
多元扩展的分布算法的
S
度量选择估计(SMS-EDA-MEC)。
SMS-EDA-MEC
的设计意图就是处理这些问题。
它依赖于综合的
Clayton
copula
建立种群模型,并结合了自动种群重新启动和启动前体个体的方法。
实验研究表明,SMS-EDA-MEC
产生比当前和“传统”方法更好的结果。
有关更多信息和结果,请参阅:。
引用
SMS-EDA-MEC
以下论文包含对该算法的描述。
Luis
Marti、Harold
D.
de
Mello
Jr.、Nayat
Sanchez-Pi
和
Marley
Vellasco
(