CMA均衡算法的核心思想是利用协方差矩阵来自适应地调整搜索空间。算法通过维护一个搜索过程中的样本集合,并同时更新样本集合的均值向量和协方差矩阵,以达到逼近最优解的目的。具体算法步骤如下:1.初始化算法参数,包括种群大小、初始均值向量、初始协方差矩阵等。2.根据当前均值向量和协方差矩阵生成一组样本,样本数量...
CMA-ES是一种进化策略算法,通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异来搜索最优解。它以多元正态分布来建模搜索空间,并通过更新协方差矩阵来适应搜索空间中的分布。相比于其他进化策略算法,CMA-ES有以下特点: 1.自适应性:CMA-ES能够自动调整搜索策略,使得搜索更加高效。它通过估计协方差矩阵的响应速度和步长控制搜索的...