数学建模学习（89）：交叉熵优化算法（CEM)对多元函数寻优

数学建模学习（89）：交叉熵优化算法（CEM)对多元函数寻优
文章目录
- 一、算法简介
  
  二、案例实现
  
  2.1 目标函数
  
  2.2 算法
  
  三、封装代码
一、算法简介

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：
1. step1 ：初始化：生成大小为 N的随机样本 X1,X2,X3…计算U0.Q0
2. step2 ：设置迭代次数t=1 ；
3. step3 ：当 t 1)计算：求解的适应度，并按照适应度大小进行排序；
  2)选择：将适应度较大的个体选择放入精英解集合Neite
  p为精英集合采样率；
  3)更新：选取精英中的所有个体计算新的Ui和Qi
  
  4)光滑操作：是光滑操作系数：
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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126286996

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