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  • CMA-ES 算法

    CMA-ES 算法

    一、算法介绍

    CMA-ES是Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies的缩写,中文名称是协方差矩阵自适应进化策略,主要用于解决连续优化问题,尤其在病态条件下的连续优化问题。进化策略算法主要作为求解参数优化问题的方法,模仿生物进化原理,假设不论基因发生何种变化,产生的结果(性状)总遵循这零均值,某一方差的高斯分布。注意这里进化策略和遗传算法不同,但是都是进化算法(EAs)的重要变种。

    二、算法实现

    这里写图片描述

    三、主要特点

    1. 使用多变量的正态分布产生新的搜索点

    -遵循最大熵原理 
    x⃗ im⃗ +σN(0,C) for i = 1, 2, …, λ

    2. 基于排序的选择过程

    -暗含了不变性, 对于g(f(x))来说具有相同的性能,g是增函数

    3. 步长控制使得快速收敛更加便捷

    -基于进化路径

    4. 协方差矩阵自适应算法增加了成功步长的似然性,可以根据问题规模的数量级改善性能。

    -CH1 
    - 
    -f(x)=g(xTHx)g(xTx)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tsingke/p/6258967.html
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