本文關鍵詞： 演化策略 協(xié)方差矩陣自適應 自適應學習 多元正態(tài)分布　出處：《電子學報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于協(xié)方差矩陣自適應(CMA)的演化策略算法(ES)是一種優(yōu)秀的、不依賴于梯度信息的隨機局部優(yōu)化算法.基于CMA的學習機制使其對搜索空間的任意可逆線性變換具有不變性,對于病態(tài)的、高度不可分的問題有優(yōu)秀的求解能力.CMA學習機制具有較強的數(shù)學理論基礎,這對設計其他演化算法有很好的借鑒意義.本文旨在詳細分析CMA-ES的各種學習機制,并給出其所依賴的主要理論基礎.最后通過實驗比較CMA-ES各種變體的優(yōu)勢與不足,并著重比較本文改進的CMA-ES變體與其它變體在性能上的差異.
[Abstract]:The evolution strategy algorithm based on covariance matrix adaptive algorithm is an excellent stochastic local optimization algorithm independent of gradient information. Based on the learning mechanism of CMA, it is invariant to any reversible linear transformation in search space. For ill-conditioned and highly indivisible problems, the learning mechanism has a strong mathematical theoretical basis, which is useful for the design of other evolutionary algorithms. The purpose of this paper is to analyze the various learning mechanisms of CMA-ES in detail. Finally, the advantages and disadvantages of various variants of CMA-ES are compared through experiments, and the performance differences between the improved CMA-ES variants and other variants in this paper are emphatically compared.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院軟件工程國家重點實驗室;河北地質大學信息工程學院;江西理工大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61364025,No.61402481) 江西省自然科學基金(No.20151BAB217010) 河北省自然科學基金(No.F2015403046) 武漢大學軟件工程國家重點實驗室開放基金(No.SKLSE2014-10-04) 河北省科學技術支撐項目(No.12210319)
【分類號】：TP181

【參考文獻】

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本文編號：1494947