%0 Journal Article %A 李焕哲 %A 吴志健 %A 汪慎文 %A 郭肇禄 %T 协方差矩阵自适应演化策略学习机制综述 %D 2017 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.033 %J 电子学报 %P 238-245 %V 45 %N 1 %X

基于协方差矩阵自适应(CMA)的演化策略算法(ES)是一种优秀的、不依赖于梯度信息的随机局部优化算法.基于CMA的学习机制使其对搜索空间的任意可逆线性变换具有不变性,对于病态的、高度不可分的问题有优秀的求解能力.CMA学习机制具有较强的数学理论基础,这对设计其他演化算法有很好的借鉴意义.本文旨在详细分析CMA-ES的各种学习机制,并给出其所依赖的主要理论基础.最后通过实验比较CMA-ES各种变体的优势与不足,并着重比较本文改进的CMA-ES变体与其它变体在性能上的差异.

%U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.033