IPOP-saACM-ES在BBOB-2012嘈杂测试平台上的黑盒优化基准测试
摘要：IPOP-saACM-ES算法在中等噪声下，在6个基准问题上的性能优于原始的IPOP-aCMA-ES，并且比后者提高了2到3倍。在20维的30个基准问题中，IPOP-saACM-ES超过了BBOB-2009和BBOB-2010的记录。
作者：Ilya Loshchilov (INRIA Saclay - Ile de France), Marc Schoenauer (INRIA Saclay - Ile de France, MSR - INRIA), Mich`ele Sebag (INRIA Saclay - Ile de France, LRI)
论文ID：1206.0974
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2012-06-06