CMA-ES 算法

CMA-ES 算法

 

一、算法介绍

CMA-ES是Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies的缩写,中文名称是协方差矩阵自适应进化策略,主要用于解决连续优化问题,尤其在病态条件下的连续优化问题。进化策略算法主要作为求解参数优化问题的方法,模仿生物进化原理,假设不论基因发生何种变化,产生的结果(性状)总遵循这零均值,某一方差的高斯分布。注意这里进化策略和遗传算法不同,但是都是进化算法(EAs)的重要变种。

 

二、算法实现

这里写图片描述

三、主要特点

1. 使用多变量的正态分布产生新的搜索点

-遵循最大熵原理 
x⃗ im⃗ +σN(0,C) for i = 1, 2, …, λ

2. 基于排序的选择过程

-暗含了不变性, 对于g(f(x))来说具有相同的性能,g是增函数

3. 步长控制使得快速收敛更加便捷

-基于进化路径

4. 协方差矩阵自适应算法增加了成功步长的似然性,可以根据问题规模的数量级改善性能。

-CH1 
- 
-f(x)=g(xTHx)g(xTx)

posted @ 2017-01-07 11:34  Tsingke  阅读(7046)  评论(1编辑  收藏