代理CMA-ES算法：matlab自动代码生成与优化演进

资源摘要信息:"matlab自动代码生成变量-surrogate-cmaes:代理CMA-ES（S-CMA-ES和DTS-CMA-ES）是基于代理的优化演进策略。这个策略基于N. Hansen开发的CMA-ES算法，其核心思想是利用高斯过程或随机森林作为代理模型来优化进化策略。" 知识点详细说明： 1. CMA-ES算法（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy） CMA-ES是一种进化算法，用于数值优化问题。其特点是通过适配策略的参数来调整搜索分布的协方差矩阵，以此来改善算法的性能。CMA-ES特别适用于复杂、高维、非线性或有噪声的目标函数优化问题。它在每次迭代中评估一组解（称为种群），然后根据这些解的质量来更新搜索分布的参数。 2. 代理模型（Surrogate Models） 代理模型是优化算法中的一种技术，用于近似原始目标函数。在CMA-ES中，可以通过代理模型减少对目标函数的直接评估次数，从而减少计算成本。高斯过程（Gaussian Process）和随机森林（Random Forest）是两种常用的代理模型。 高斯过程是一种贝叶斯非参数模型，能够提供关于函数值的不确定性估计。它在优化问题中常用作代理模型，因为能够给出连续空间的概率分布，这有利于决策制定和探索未知区域。 随机森林是一种集成学习方法，它构建多个决策树，并将它们的预测结果结合起来。在优化中，随机森林可以用来捕捉目标函数的复杂性，并提供一种快速的函数评估方式。 3. S-CMA-ES（Surrogate CMA-ES） S-CMA-ES是CMA-ES的一个变种，它结合了代理模型技术。在S-CMA-ES中，代理模型用于评估目标函数，这可以显著减少对原始目标函数的评估次数，同时还能维持算法的全局搜索能力。它通常用于那些计算成本高或难以获取目标函数准确值的问题。 4. DTS-CMA-ES（Diversity-Trust-Region S-CMA-ES） DTS-CMA-ES是S-CMA-ES的进一步发展，它在代理模型的基础上引入了多样性保持和信任区域的概念。多样性保持确保优化过程中解的多样性，避免陷入局部最优。信任区域策略用于管理代理模型的不确定性，它控制代理模型在哪些区域内可以信赖，哪些区域需要通过直接评估目标函数来获得更准确的信息。 5. Matlab接口和参数配置 在Matlab中，可以通过类似于原始CMA-ES代码的函数接口调用优化器。具体函数名为`s_cmaes`，它接受一组参数，包括目标函数`fitfun`、初始点`xstart`、初始坐标标准差`insigma`、ES选项结构`inopts`，以及可变参数`varargin`。如果可变参数中包含`'SurrogateOptions'`，则启用代理建模，并需要传入一个结构数组来配置代理模型的参数。 6. 资源迁移到Metacentrum Metacentrum界面的迁移意味着优化策略资源更新到了一个新版本，且默认内存限制提升到了1.5GB。这表示用户现在可以分配更多的内存资源来进行复杂的优化计算。 7. 系统开源标签 标签“系统开源”表明上述提到的优化策略资源，特别是`s_cmaes`函数和相关工具，是开源的。这意味着它们可以被社区用户自由获取、使用、修改和重新分发，增强了这些工具的透明度和可访问性。 8. 文件名含义 文件名“surrogate-cmaes-master”暗示了资源包中包含的是代理CMA-ES算法的源代码，其中“master”可能表示这是主分支代码，或者是项目的主要部分。 在上述知识内容的基础上，可以推断出代理CMA-ES算法及其变种S-CMA-ES和DTS-CMA-ES在处理大规模和计算成本高昂的优化问题时，将代理模型作为优化算法的辅助工具，可以有效提高搜索效率，同时通过引入多样性保持和信任区域等策略，保证了优化过程的全局探索能力。此外，Metacentrum界面的更新增强了资源的可用性和稳定性。