В информатике и машинном обучении добавочное обучение на основе популяции ( PBIL ) представляет собой алгоритм оптимизации и алгоритм оценки распределения . Это тип генетического алгоритма, в котором эволюционирует генотип всей популяции ( вектор вероятности ), а не отдельных членов. [1] Алгоритм предложен Шумитом Балуджа в 1994 году. Алгоритм проще, чем стандартный генетический алгоритм, и во многих случаях дает лучшие результаты, чем стандартный генетический алгоритм. [2] [3] [4]
В PBIL гены представлены в виде реальных значений в диапазоне [0,1], что указывает на вероятность того, что какой-либо конкретный аллель появится в этом гене .
Это часть исходного кода, реализованная на Java . В статье используется LearnRate = 0,1, negLearnRate = 0,075, mutProb = 0,02 и mutShift = 0,05. N = 100 и ITER_COUNT = 1000 достаточно для небольшой задачи.