文章目录
一、算法简介
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- 一、算法简介
- 二、案例实现
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- 2.1 目标函数
- 2.2 算法
- 三、封装代码
交叉熵方法是一种通用的启发式工具,用于解决复杂的估计和优化问题,基于Kullback-Leibler(或交叉熵)最小化。作为一种优化方法,它结合了许多现有的基于种群的优化启发式方法。假设解服从某个正态分布, 根据目标函数不断优化解,使其逐渐接近真实解的分布。
交叉熵解决单目标问题的流程:
- step1 : 初始化:生成大小为 N的随机样本 X1,X2,X3…计算U0.Q0
- step2 : 设置迭代次数t=1 ;
- step3 : 当 t
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