Algoritmo de estimación de distribución
# Algoritmo de estimación de distribución

Los Algoritmos de Estimación de Distribución (AED) constituyen una familia de metaheurísticas derivadas de los algoritmos evolutivos.

A diferencia de los algoritmos evolutivos "clásicos", en donde se busca encontrar una solución a un problema codificando directamente sus variables, los AED buscan estimar la distribución de probabilidad de cada variable. La población de soluciones candidatas se recrea en cada generación, a partir de la distribución de probabilidad obtenida a partir de los mejores individuos de la generación anterior.

Dado que la población no se regenera a partir de individuos, sino desde las distribuciones de probabilidad obtenidas, no existen operadores de cruzamiento ni de mutación

## Algoritmo

Los AED conservan el vocabulario utilizado en algoritmos evolutivos. De esta manera, se entiende como individuo una solución candidata, población al conjunto de individuos y función de desempeño a la función objetivo del problema de optimización.

### Estructura

El pseudocódigo de un AED general es el siguiente:

    Generar al azar M individuos, formando la población $D_{0}$.
    i = 0
    Mientras no se cumpla la condición de término, hacer:
    i = i + 1
    Seleccionar N individuos (N < M) desde la población precedente ($D_{i-1}$), formando la poblaciónn :$D_{i-1}^{S}$.
    Estimar la distribución de probabilidad $P_{i}(x)$ de cada variable del problema, usando la población $D_{i-1}^{S}$.
    Generar al azar M individuos utilizando las distribuciones obtenidas $P_{i}(x)$, formando la población $D_{i}^{S}$.
    Fin del ciclo.
* Datos: Q2835887
