【2025年ASOC SCI2区】基于适应度景观特征的协同分布估计算法FL-CEDA附Matlab代码性能实测

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🔥 内容介绍

本论文针对传统分布估计算法（EDA）在复杂优化问题中因基于单一概率模型采样导致种群多样性差、易过早收敛的问题，提出基于适应度景观的协同分布估计算法（FL-CEDA）。该算法通过均值移动与协方差矩阵自适应收缩引导种群快速定位潜在优秀区域，融合镜像采样和高斯采样实现解空间探索与开发的平衡，并依据局部适应度景观崎岖程度自适应选择采样方式。实验结果表明，FL-CEDA 在多种复杂优化问题上的求解性能优于传统 EDA 及其他对比算法，为复杂优化问题提供了更高效的解决途径。

关键词：分布估计算法；适应度景观；协同采样；均值移动；协方差矩阵自适应

一、引言

在科学研究与工程实践中，复杂优化问题广泛存在，如大规模组合优化、多目标优化等 。分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithm，EDA）作为一类新兴的进化计算方法，凭借通过概率模型描述优秀解分布，避免传统进化算法中交叉、变异等随机操作的盲目性，在优化领域受到关注 。然而，随着优化问题复杂度不断提升，基于单一概率模型采样的传统 EDA 暴露出明显缺陷，其难以维持种群多样性，在解空间探索过程中容易陷入局部最优，导致算法过早收敛，无法有效求解复杂优化问题 。

适应度景观能够直观反映解空间中解与适应度之间的关系，为优化算法的设计提供重要指导 。基于此，本文提出基于适应度景观的协同分布估计算法（FL-CEDA），旨在利用适应度景观信息改进传统 EDA 的采样策略，增强算法在复杂优化问题中的搜索能力和收敛性能。

二、传统分布估计算法问题分析

传统 EDA 在每次迭代中，依据当前种群中优秀个体构建单一概率模型，如多元高斯分布、概率神经网络等 。随后基于该模型进行采样，生成新的候选解，进而更新种群。这种基于单一概率模型的采样方式存在两大弊端：一方面，单一概率模型对解空间分布的描述能力有限，无法充分捕捉复杂优化问题中解分布的多样性和非线性特征；另一方面，随着迭代推进，概率模型逐渐聚焦于当前局部较优区域，使得采样产生的新解趋于同质化，种群多样性急剧下降 。最终，算法在未充分探索整个解空间的情况下，过早收敛到局部最优解，难以找到复杂优化问题的全局最优解。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Zhao F, Li M, Yu Y, et al. A collaborative estimation of distribution algorithm based on fitness landscape characteristic[J]. Applied Soft Computing, 2025, 169: 112628.

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