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CMA-ES公司

swMATH ID: 5063
软件作者: 汉森
描述: CMA-ES代表协方差矩阵适应进化策略。进化策略(ES)是用于非线性或非凸连续优化问题数值优化的随机、无导数方法。它们属于进化算法和进化计算的范畴。进化算法广泛地基于生物进化的原理,即变异(通过变异和重组)和选择的重复相互作用:在每一代(迭代)中,变异通常以随机方式产生新个体(候选解,表示为x),然后根据个体的适应度或目标函数值f(x)来选择下一代个体。这样,在生成序列中,会生成具有更好f值的个体。在进化策略中,根据mathbb{R}^n中的多元正态分布对新的候选解进行采样。此分布中变量之间的成对依赖性由协方差矩阵表示。协方差矩阵自适应(CMA)是更新此分布协方差矩阵的一种方法。如果函数f是病态的,这是特别有用的。协方差矩阵的自适应相当于学习基本目标函数的二阶模型,类似于经典优化中准牛顿法中逆Hessian矩阵的近似。与大多数经典方法相比,对潜在目标函数的性质所做的假设较少。该方法只利用候选解之间的排序来学习样本分布,不需要导数,甚至不需要函数值本身。
主页: 网址:https://www.lri.fr/~hansen/cmaes_inmatlab.html
编程语言: Matlab公司
依赖项: Matlab公司
关键词: 优化无约束非直瞄问题全局优化
相关软件: 中国电子05EGO公司多最小值基因科普全球野生动物组织githubGSA公司安全保障局现场AOA公司基础知识WOA公司SNOBFIT公司PS温irace公司中国电子13Aquila优化器ALO公司美国心脏协会
引用于: 122文件
更多出版物: 网址:https://www.lri.fr/~hansen/publications.html#hansenReview2006
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325位作者引用

6 Petros D.库穆塔科斯。
5 尼古拉斯·汉森
5 胡、刚
5 魏、郭
4 优平秋本
4 Angelikopoulos,泛血管炎
4 安妮·奥格
4 路易斯·菲利佩·冈萨雷斯
4 雅克·F·Périaux。
4 卡肯纳哈利·斯里尼瓦斯
4 钟、靖宇
汉斯·格奥尔格·拜尔
科斯塔斯·帕帕迪米特里奥
尼古拉斯五世·萨希尼迪斯。
2 阿里·阿赫拉里
2 萨蒂亚吉斯·阿马兰
2 乔治·阿兰帕齐斯
2 马修·巴尔森特
2 托马斯·巴兹·贝尔斯坦
2 美国布鲁尼格。
2 斯科特·J·伯里。
2 张庆泰
2 Fernandes,Edite M.G.P。
2 甘多米、埃米尔·侯赛因
2 卡洛斯·加西亚·马丁内斯
2 Hadjidoukas,Panagiotis E。
2 理查德·哈特尔(Richard F.Hartl)。
2 弗朗西斯科·埃雷拉
2 克里斯蒂安·伊格尔
2 曼努埃尔·洛扎诺
2 艾莉森·马斯登。
2 加里·米拉姆斯。
2 丹尼尔·莫利纳
2 西蒙·普雷斯顿(Simon P.Preston)。
2 Ana Maria A.C.罗查。
2 比克拉姆·沙尔达
2 米克洛斯·特莱克
2 蒂鲍特·维达尔
2 丹尼尔·瓦尔切利
2 多米尼克·G·惠塔克。
1 穆罕默德·阿卜德·埃拉齐兹
1 哈尼·阿卜杜勒萨马德
1 莱思·阿布利加
1 康斯坦蒂诺斯·阿加索斯
1 雷扎·阿赫拉里
1 马吉德·阿拉马什
1 赫沙姆·H·阿明。
1 马丁·默勒·安德烈森
1 阿里·阿斯加尔·阿泰
1 查尔斯·奥德特
1 尼古拉·奥利格
1 塞缪尔·巴德。
1 罗伯特·巴尔达奇
1 皮埃尔·巴尔迪
1 Leah R.乐队。
1 弗雷德里克·巴巴拉斯科
1 马西耶·巴托斯祖克
1 格列布·贝利亚科夫
1 鲍里斯·贝卢索夫
1 让·比吉恩
1 比利,弗雷德里克
1 路易斯·科科姆(Luis D.Blanco-Cocom)。
1 柯斯蒂·博尔顿(Kirsty J.Bolton)。
1 圣埃芬·皮埃尔·阿兰·博尔达斯
1 西蒙内塔·鲍里亚
1 博拉斯,阿格内斯
1 彼得·博斯曼(Peter A.N.Bosman)。
1 萨尔瓦多Botello Rionda
1 伊勒姆·布萨伊德
1 卢伊奇市布雷瓦库
1 罗曼·布罗西耶
1 德克·比切
1 布埃特·布兰奇
1 马里乌斯·布尼
1 苏金·布雷拉
1 海伦·玛丽·伯恩
1 蔡、贾
1 蔡志华
1 普兰达·卡勒布·索利
1 朱莉娅·塞洛拉。
1 埃琳·查茨
1 迪克希特·乔汉
1 陈黄科
1 陈静
1 程俊瑞
1 程冉
1 程翔
1 迪德姆·乔恩·纳尔
1 让·克莱兰堡
1 彼得罗·马科·康格多
1 M.Fernanda P.科斯塔。
1 罗曼·库德克
1 哈维尔·库阿德拉多
1 韦尔·迪伯斯
1 约翰·琼·丹尼斯。
1 卡洛·德拉莫
1 科马斯·德利
1 悉达哈·德赛
1 弗朗索瓦·德斯奎尔贝特
1 阿里·迪亚巴特(Ali H.Diabat)。
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