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萨莫特拉基斯、斯皮里登;玛丽亚·法斯利;迭戈·佩雷斯;西蒙·卢卡斯

具有严重噪声的噪声函数的全局优化默认策略。 （英语） Zbl 1370.90201号

J.全球。最佳方案。 67，第4期，893-907（2017）.
摘要：未知噪声函数的全局优化是一项艰巨的任务，它出现在从游戏到控制问题到机器学习的元参数优化等领域。我们展示了如何将启发式方法结合到随机同时优化（STOSOO）中，这是一种全局优化算法，对函数的要求非常弱。在我们的例子中，启发式以协方差矩阵适应进化策略（CMA-ES）的形式出现。新的算法称为引导STOSOO（STOSOO-G），它结合了CMA-ES的快速局部收敛能力（由于算法遵循“自然”梯度）和STOSO的全局优化能力。我们在黑盒优化基准测试套件上比较连续优化器的“较难”部分比较了所有三种算法，该基准测试套件提供了一组默认的测试函数。我们表明，我们的方法保持了两个世界的最佳状态，即使用CMA-ES的局部优化强度。

MSC公司：

90C26型 非凸规划，全局优化
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

全局优化;进化计算;蒙特卡洛树搜索

软件：

CMA-ES公司;多最小值
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Samothrakis}等人，J.Glob。最佳方案。67，编号4893-907（2017；兹bl 1370.90201）
全文： 内政部 链接

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