Banaketa estimatzeko algoritmo

thumb|495x495px|Banaketa-alg*o*ritmoaren estimazioa. P populazio batentzat PDu banaketa batean ausazko zozketa bat egiten da i iterazio bakoitzeko,  Ondoren, PDe banaketa-parametroekin estimazio bat egiten da, hautatutako *PS* puntuak erabiliz. Irudiko adibidean f(X) helburu-funtzio jarraitu bat optimizatzen du O optimo bakar batekin. Laginketa (N banaketa normal bati jarraituz) optimoaren inguruan kontzentratzen da desbobinatzeko algoritmoan zehar joaten den heinean.
**Banaketa estimatzeko algoritmoa** (, EDAk), batzuetan **eredu probabilistiko-eraikitzaile algoritmo genetikoak** deituak, optimoaren bilaketa gidatzen duten optimizazio-metodo estokastikoak dira, esperantzagarriak diren soluzio hautagaien eredu probabilistiko esplizituak eraiki eta lagintzen dituztenak. Optimizazioa eredu probabilistiko baten eguneraketa inkremental bat gisa ikusten da, soluzio onargarrien arteko bat kodetzen duen eredutik hasi eta soilik optimo globala sortzen duen ereduarekin amaituta.

EDAk algoritmo ebolutiboen klasekoak dira. EDA algoritmoen eta algoritmo ebolutibo konbentzional gehienen arteko desberdintasun nagusia da algoritmo ebolutiboek soluzio hautagai berriak sortzen dituztela, aldakuntza-operadore batek edo gehiagok definitutako banaketa *inplizitu* bat erabiliz; EDA algoritmoek, berriz, sare bayesiar batek, aldagai anitzeko banaketa normal batek edo beste eredu-klase batek kodetutako probabilitate-banaketa *esplizitu* bat erabiltzen dute. Beste algoritmo ebolutibo batzuk bezala, EDAk bektoreetatik LISP estiloko S adierazpenetara doan errepresentazio batzuetan definitutako optimizazio problemak ebazteko erabil daitezke, eta askotan soluzio hautagaien kalitatea ebaluatzen da funtzio objektibo bat edo gehiago erabiliz.

Hona hemen EDA baten prozedura orokorra:
 t := 0
 Hasiera*t*u m(0) eredua, banake*t*a uniformea adierazteko soluzio onargarrien gainean
 **bitartean** (amaitzeko iriz*p*ideak ez dira bete) **egin**
    *P* := sortu N>0 soluzio hautagai M(t) laginduz
    *F* := ebaluatu soluzio hautagai guztiak P-n
    M(t + 1) := doiketa_eredua(P, F, M(t)))
    t := t + 1
Optimizazioan eredu probabilistiko esplizituak erabiliz, EDA algoritmoek ohiko algoritmo ebolutibo gehienentzat eta optimizazio-teknika tradizionalentzat nabarmen zailak ziren optimizazio-problemak modu bideragarrian ebaztea ahalbidetu zuten, hala nola epistasi-maila altuko problemak. Hala ere, EDA algoritmoen abantaila da algoritmo horiek optimizazio-praktikatzaile bati eredu probabilistiko batzuk ematen dizkiotela, eta eredu horiek ebazten ari den arazoari buruzko informazio asko erakusten dutela. Informazio hori, aldi berean, arazo espezifikoetarako auzoko operadoreak diseinatzeko erabil daiteke, bilaketa lokaletarako, EDA algoritmoen etorkizuneko exekuzioak antzeko arazo batean alboratzeko ("bias"), edo problemaren eredu konputazional eraginkorra sortzeko.

Adibidez, populazioa 4. luzerako bit kateren bidez adierazten bada, EDAk  soluzio esperantzagarriaren populazioa adieraz dezake lau probabilitateko p bektore bakarra erabiliz  (p1, p2, p3, p4), non p-ren osagai bakoitzak posizio hori 1 izateko probabilitatea definitzen duen. Probabilitate-bektore hori erabiliz, hainbat soluzio hautagai sor daiteke, kopuru arbitrario bat .

## Erreferentziak 
## Kanpo estekak