许多优化问题可以称为全局多峰优化，即它们呈现出几个全局最优解。不幸的是，这是大多数分布估计算法的主要困难来源，由于遗传漂移，使得它们的有效性和效率降低。为了克服离散全局多模态问题优化的这些缺点，本文引入并评估了一种基于贝叶斯网络无监督学习的新的分布估计算法。我们报告了对称二进制优化问题的令人满意的实验结果。

分布算法的估计，贝叶斯网络，无监督学习
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2005
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