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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’Sτ的正态连接函数分布估计算法，算法通过估计Kendall’Sτ和利用Kendall’sτ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．