广义正态分布算法GNDO算法流程

GNDO（Generalized Normal Distribution Optimization）算法是一种基于概率分布的优化算法，其主要思想是通过构建概率分布模型来描述优化问题，然后利用概率分布模型进行搜索和优化。

下面是GNDO算法的流程：

1. 初始化概率分布模型。选择适当的概率分布模型，并设置初始参数。

2. 生成样本点。根据概率分布模型生成一定数量的样本点，并计算每个样本点的适应度值。

3. 更新概率分布模型。根据当前样本点的适应度值，更新概率分布模型的参数。

4. 重复步骤2和3，直到达到指定的停止条件。常用的停止条件包括达到最大迭代次数、收敛到一定精度等。

5. 返回最优解。根据最终的概率分布模型，生成一定数量的样本点，并选取适应度值最高的样本点作为最优解。

需要注意的是，GNDO算法中的概率分布模型可以采用多种形式，如正态分布、广义正态分布、混合高斯分布等，具体的选择应根据具体问题的特点进行。此外，GNDO算法也需要设置一些超参数，如样本点的数量、更新概率分布模型的步长等，这些超参数也需要根据具体问题进行调整。