CMA-ES具有双点步长适应
摘要：通过将改进的双点步长自适应方法与协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）相结合，我们提出了聚焦于协方差矩阵的学习率和重组权重的优化公式。与累积步长自适应或1/5成功规则不同，改进的双点自适应方法（TPA）不依赖于任何优化模型。与传统的自适应方法相比，TPA在特别是大规模种群中将获得更好的目标步长。TPA的缺点是它依赖于两个额外的目标函数。
作者：Nikolaus Hansen (INRIA Futurs)
论文ID：0805.0231
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2008-12-18