摘要

分布估计算法的性能高度依赖于如何估计和采样概率分布,连接函数(Copula)是构建概率分布模型的强有力的工具.论文给出了一个基于Kendall's τ的正态连接函数分布估计算法,算法通过估计Kendall's τ和利用Kendall's τ与相关矩阵的关系首先估计正态连接函数中的相关矩阵,由此估计出联合分布.然后,Cholesky分解算法被用于该矩阵生成新的个体.由于正态连接函数的简单性,使得该算法具有简单明了的优点.算法被应用于一些测试函数和云计算中的SaaS部署问题,实验结果表明了算法的有效性.