CMA-ES优化算法

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。它是一种用于解决连续优化问题的进化策略算法。与传统的遗传算法不同，CMA-ES算法采用了协方差矩阵来自适应地调整解的分布，从而更好地探索搜索空间。它模拟了生物进化原理，假设不论基因发生何种变化，产生的结果总遵循零均值和某一方差的高斯分布。在病态条件下的连续优化问题中，CMA-ES表现出较好的性能。通过对解的分布进行自适应调整，CMA-ES能够有效地在搜索空间中找到最优解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [进化策略算法（CMA-ES）](https://blog.csdn.net/H_hei/article/details/123265721)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [CMA-ES算法解决连续优化问题](https://blog.csdn.net/fegnkuang/article/details/53212044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]