高维多模态全局优化的正交CMAES算法优化方案

摘要： 《求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法》针对协方差矩阵自适应进化策略(cmaes)在解高维多模态函数时出现早熟收敛和求解精度不高的问题，提出了一种融合量化正交设计(od/q)思想的正交cmaes算法。该算法首先利用小种群的cmaes进行快速搜索，在局部极值时动态选择基向量，然后利用od/q构造的试验向量探测整个搜索空间，帮助算法跳出局部最优。通过对6个高维多模态标准函数进行测试并与其他算法比较，结果显示正交cmaes算法表现出更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。 关键词： 协方差矩阵自适应进化策略，正交设计，高维多模态，进化策略，函数优化。 正文： 《求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法》针对cmaes在解决高维多模态函数时的不足进行了研究。作者提出了一种采用正交设计思想的正交cmaes算法，旨在提高算法的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。正交cmaes算法首先利用小种群的cmaes进行快速搜索，当算法陷入局部极值时，根据当前最好解的位置动态选取基向量。随后，利用od/q构造的试验向量来探测整个搜索空间，帮助算法跳出局部最优，从而获得更好的全局解。作者通过对6个高维多模态标准函数进行测试，并将正交cmaes算法与其他算法进行比较分析，结果表明该算法表现出更好的效果。 在研究过程中，作者重点关注了正交设计和高维多模态问题的结合，利用od/q构造的试验向量来覆盖整个搜索空间，有效避免早熟收敛的问题。通过对多个标准函数的测试，正交cmaes算法在搜索精度、收敛速度和全局寻优性能等方面均表现出优越性。因此，该算法可以有效应用于求解全局优化问题，为实际问题的解决提供了有力支持。 总的来说，《求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法》提出了一种创新的算法，能够有效解决cmaes在解高维多模态函数时的问题。通过结合正交设计和高维多模态问题，该算法表现出更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能，具有良好的应用前景。