协方差矩阵自适应演化策略学习机制综述

• 作者: 吴志健 李焕哲 汪慎文 郭肇禄
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 演化策略 协方差矩阵自适应 自适应学习 多元正态分布
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 238-245
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 8153字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.033

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴志健	武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室	47	513	13.0	21.0
2	郭肇禄	江西理工大学理学院	15	197	6.0	14.0
3	汪慎文	河北地质大学信息工程学院	11	28	3.0	5.0
4	李焕哲	武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室	2	11	2.0	2.0