15、概率算法中的贝叶斯优化与交叉熵方法

概率算法中的贝叶斯优化与交叉熵方法

1. 贝叶斯优化算法（BOA）

贝叶斯优化算法（Bayesian Optimization Algorithm, BOA）是一种强大的概率算法，在优化问题中有着广泛的应用。

1.1 分类

贝叶斯优化算法属于分布估计算法领域，也被称为群体模型构建遗传算法（PMBGA），是进化计算领域的扩展。更广泛地说，它属于计算智能领域。它与其他分布估计算法相关，如群体增量学习算法和单变量边际分布算法，同时也是层次贝叶斯优化算法（hBOA）和增量贝叶斯优化算法（iBOA）等扩展算法的基础。

1.2 灵感来源

贝叶斯优化算法本身没有特定的灵感来源，但它与受自然选择生物进化理论启发的遗传算法和其他进化算法相关。

1.3 策略

该算法的信息处理目标是构建一个概率模型，描述问题空间中合适解决方案各组件之间的关系。通过重复创建和从贝叶斯网络中采样的过程来实现，该网络包含解决方案各组件之间的条件依赖、独立性和条件概率。网络由高适应性候选解决方案群体中各组件的相对频率构建而成。一旦网络构建完成，候选解决方案将被丢弃，并从模型中生成新的候选解决方案群体。这个过程会一直重复，直到模型收敛到一个合适的原型解决方案。

以下是其流程的 mermaid 流程图：

graph TD
    A[初始化群体] --> B[评估群体]
    B --> C[获取最佳解决方案]
    C --> D{停止条件?}
    D -- 否 --> E[选择合适解决方案]
    E --> F