Algoritmos de estimação de distribuição: diferenças entre revisões
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a execução do algoritmo. O algoritmo EDA<math>_{OGMM}</math> <ref name="Goncalves2010">
A.R Gonçalves & F.J. Von Zuben. Hybrid evolutionary algorithm guided by a fast adaptive Gaussian
mixture model applied to dynamic optimization problems. In: Proceedings of '''III Workshop on Computational Intelligence (WCI’2010)- Joint Conference''', São Bernardo do Campo, São Paulo, pag. 553–558, ISBN: 978-8-5766-9250-8, Outubro 2010.</ref> <ref name="Goncalves2011b">André R Gonçalves, Fernando J Von Zuben. Online learning in estimation of distribution algorithms for dynamic environments. In: 2011 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2011, New Orleans. 2011 IEEE Congress of Evolutionary Computation (CEC). p. 1-6. </ref>
emprega um modelo de mistura gaussiano que utiliza uma forma de treinamento ao longo do tempo, o que reduz significativamente
o custo computacional do algoritmo. Além disso, auto-ajusta a número de componentes de mistura
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