CMA-ES公司

CMA-ES代表协方差矩阵自适应进化策略。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,新的个体(候选解,表示为x)是通过变异产生的,通常是随机的,然后根据个体的适应度或目标函数值f(x)选择下一代个体。像这样,在整个生成序列中,f值越来越高的个体被生成。在一种进化策略中,新的候选解根据mathbb{R}^n中的多元正态分布进行抽样,该分布中变量之间的成对依赖关系用协方差矩阵表示。协方差矩阵自适应(CMA)是一种更新该分布协方差矩阵的方法。如果函数f是病态的,这一点特别有用。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,类似于经典优化中拟牛顿法中逆Hessian矩阵的逼近。与大多数经典方法相比,对潜在目标函数性质的假设较少。该方法只利用候选解之间的排序来学习样本分布,不需要导数甚至函数值本身(资料来源:http://plato.asu.edu)


zbMATH中的参考文献(参考 100篇文章 引用)

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