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基于演化策略的矩阵流形黑盒优化方法
基于演化策略的矩阵流形黑盒优化方法
作者:
何笑雨
周育人
陈泽丰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
演化策略
矩阵流形
搜索方向适应
黑盒优化
协方差矩阵适应
摘要:
该文使用演化算法求解一类定义在黎曼流形之上的矩阵优化问题.传统演化算法大多针对欧式空间中的优化问题而设计,因此难以直接用于矩阵流形优化.该文根据矩阵流形的几何结构,将原始的流形约束问题转换为一系列切空间中的无约束问题,并通过将经典的协方差矩阵适应技术从欧式空间扩展到黎曼流形,提出了用于求解矩阵流形黑盒优化问题的流形搜索方向适应演化策略.所提出的算法在矩阵流形的每个切空间中使用多元高斯分布引导搜索,并不断更新概率分布从而提高产生优质解的似然性.该文设计了在切空间中仅使用单位阵和少量搜索方向构造大规模高斯分布的概率建模方法,并提出了在矩阵流形的不同切空间中更新和移动概率模型的方法.所提出的算法不依赖于全局坐标系、不需要额外的编码方案、独立于特定坐标基的选择,所有演化算子均可表示为矩阵线性运算,因而能够达到较高的运行效率.该文在三类经典的矩阵流形优化问题上进行了仿真实验.数值结果表明,在黑盒优化场景中,所提出算法的性能显著优于或相当于主流的流形优化器.
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文献信息
篇名
基于演化策略的矩阵流形黑盒优化方法
来源期刊
计算机学报
学科
工学
关键词
演化策略
矩阵流形
搜索方向适应
黑盒优化
协方差矩阵适应
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1604-1623
页数
20页
分类号
TP301
字数
19508字
语种
中文
DOI
10.11897/SP.J.1016.2020.01604
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
周育人
中山大学数据科学与计算机学院
7
74
3.0
7.0
2
何笑雨
中山大学数据科学与计算机学院
1
0
0.0
0.0
3
陈泽丰
南洋理工大学计算机科学与工程学院
1
0
0.0
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传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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共引文献
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同被引文献
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研究主题发展历程
节点文献
演化策略
矩阵流形
搜索方向适应
黑盒优化
协方差矩阵适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:
China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:
http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
期刊文献
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