Abstrakt
Evoluční algoritmy se staly úspěšnou optimalizační metodou, zvláště pro problémy kde nemůže být použita spojitá optimalizace. Tato práce shrnuje současné trendy Algoritmů odhadující pravděpodobnostní rozdělení (EDA), novodobý druh evolučních algoritmů, a navrhuje budoucí směr výzkumu.
Tyto algoritmy vyvíjí populaci návrhů řešení, a místo změn individuí genetickými operacemi konstruují pravděpodobnostní model, který vzorkují. Představeny jsou verze EDA pro diskrétní i spojitou optimalizaci stejně jako různé přístupy ke konstrukci pravděpodobnostní modelů, včetně velmi nedávného použití kopulí.