發(fā)布時(shí)間：2018-02-07 17:45

  本文關(guān)鍵詞： 演化策略 協(xié)方差矩陣自適應(yīng) 自適應(yīng)學(xué)習(xí) 多元正態(tài)分布　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于協(xié)方差矩陣自適應(yīng)(CMA)的演化策略算法(ES)是一種優(yōu)秀的、不依賴于梯度信息的隨機(jī)局部?jī)?yōu)化算法.基于CMA的學(xué)習(xí)機(jī)制使其對(duì)搜索空間的任意可逆線性變換具有不變性,對(duì)于病態(tài)的、高度不可分的問題有優(yōu)秀的求解能力.CMA學(xué)習(xí)機(jī)制具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),這對(duì)設(shè)計(jì)其他演化算法有很好的借鑒意義.本文旨在詳細(xì)分析CMA-ES的各種學(xué)習(xí)機(jī)制,并給出其所依賴的主要理論基礎(chǔ).最后通過實(shí)驗(yàn)比較CMA-ES各種變體的優(yōu)勢(shì)與不足,并著重比較本文改進(jìn)的CMA-ES變體與其它變體在性能上的差異.
[Abstract]:The evolution strategy algorithm based on covariance matrix adaptive algorithm is an excellent stochastic local optimization algorithm independent of gradient information. Based on the learning mechanism of CMA, it is invariant to any reversible linear transformation in search space. For ill-conditioned and highly indivisible problems, the learning mechanism has a strong mathematical theoretical basis, which is useful for the design of other evolutionary algorithms. The purpose of this paper is to analyze the various learning mechanisms of CMA-ES in detail. Finally, the advantages and disadvantages of various variants of CMA-ES are compared through experiments, and the performance differences between the improved CMA-ES variants and other variants in this paper are emphatically compared.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院軟件工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河北地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院;江西理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61364025,No.61402481) 江西省自然科學(xué)基金(No.20151BAB217010) 河北省自然科學(xué)基金(No.F2015403046) 武漢大學(xué)軟件工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(No.SKLSE2014-10-04) 河北省科學(xué)技術(shù)支撐項(xiàng)目(No.12210319)
【分類號(hào)】：TP181

【參考文獻(xiàn)】

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2 喻飛;李元香;魏波;徐星;趙志勇;;透鏡成像反學(xué)習(xí)策略在粒子群算法中的應(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);2014年02期

3 周新宇;吳志健;王暉;李康順;張浩宇;;一種精英反向?qū)W習(xí)的粒子群優(yōu)化算法[J];電子學(xué)報(bào);2013年08期

4 楊咚咚;焦李成;公茂果;余航;;求解偏好多目標(biāo)優(yōu)化的克隆選擇算法[J];軟件學(xué)報(bào);2010年01期

【共引文獻(xiàn)】

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2 董文永;康嵐蘭;劉宇航;李康順;;帶自適應(yīng)精英擾動(dòng)及慣性權(quán)重的反向粒子群優(yōu)化算法[J];通信學(xué)報(bào);2016年12期

3 董小剛;鄧長(zhǎng)壽;袁斯昊;吳志健;張忠平;;MapReduce模型下的分布式差分進(jìn)化算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2016年12期

4 夏學(xué)文;王博建;金暢;何國(guó)良;謝承旺;魏波;;一種自適應(yīng)多種群的PSO算法[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2016年12期

5 TRAN Dang Cong;WU Zhijian;;Adaptive Multi-layer Particle Swarm Optimization with Neighborhood Search[J];Chinese Journal of Electronics;2016年06期

6 彭子舜;戴瑜興;畢大強(qiáng);;基于改進(jìn)PSO的變流器控制參數(shù)優(yōu)化方法[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2016年22期

7 王立平;謝承旺;;一種帶反向?qū)W習(xí)機(jī)制的自適應(yīng)煙花爆炸算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2016年S2期

8 岳偉娜;馬吉明;蘇日建;郭盛楠;;基于反向?qū)W習(xí)機(jī)制的蝙蝠算法[J];湖北民族學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年03期

9 熊小峰;尹雅麗;郭肇祿;吳志健;;精英區(qū)域?qū)W習(xí)的轉(zhuǎn)軸人工蜂群算法[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版);2016年05期

10 佘曉鑫;許波;;基于遺傳思想的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法[J];長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版);2016年22期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 周新宇;吳志健;王暉;李康順;張浩宇;;一種精英反向?qū)W習(xí)的粒子群優(yōu)化算法[J];電子學(xué)報(bào);2013年08期

2 李文鋒;梁曉磊;張煜;;具有異構(gòu)分簇的粒子群優(yōu)化算法研究[J];電子學(xué)報(bào);2012年11期

3 陶新民;劉福榮;劉玉;童智靖;;一種多尺度協(xié)同變異的粒子群優(yōu)化算法[J];軟件學(xué)報(bào);2012年07期

4 吳曉軍;楊戰(zhàn)中;趙明;;均勻搜索粒子群算法[J];電子學(xué)報(bào);2011年06期

5 田野;劉大有;;求解流水車間調(diào)度問題的混合粒子群算法[J];電子學(xué)報(bào);2011年05期

6 賀毅朝;王熙照;劉坤起;王彥祺;;差分演化的收斂性分析與算法改進(jìn)[J];軟件學(xué)報(bào);2010年05期

7 張曉偉;劉三陽;;免比例因子F的差分進(jìn)化算法[J];電子學(xué)報(bào);2009年06期

8 尚榮華;焦李成;公茂果;馬文萍;;免疫克隆算法求解動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題[J];軟件學(xué)報(bào);2007年11期

9 劉靜,鐘偉才,劉芳,焦李成;免疫進(jìn)化聚類算法[J];電子學(xué)報(bào);2001年S1期

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3 胡玉成;;基于協(xié)方差矩陣遞推的故障診斷[J];杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2010年06期

4 段松傳;韓彥芳;徐伯慶;;基于協(xié)方差矩陣的復(fù)雜背景中目標(biāo)檢測(cè)[J];無線電通信技術(shù);2012年04期

5 劉廷進(jìn);張建華;;實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的協(xié)方差構(gòu)造[J];中國(guó)原子能科學(xué)研究院年報(bào);1991年00期

6 郭佳佳;廖桂生;楊志偉;杜文韜;;利用廣義內(nèi)積值迭代加權(quán)的空時(shí)協(xié)方差矩陣估計(jì)方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年02期

7 趙益民，鞠德航;協(xié)方差矩陣的權(quán)微擾算法[J];電子學(xué)報(bào);1996年03期

8 時(shí)艷玲;;相干積累檢測(cè)器中協(xié)方差矩陣估計(jì)的新算法[J];電波科學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期

9 管學(xué)偉;劉先志;羅鎮(zhèn)寶;;基于區(qū)域協(xié)方差矩陣的目標(biāo)跟蹤方法[J];紅外技術(shù);2009年02期

10 紀(jì)華;王大偉;趙建;韓廣良;王延杰;;協(xié)方差矩陣在目標(biāo)二維姿態(tài)測(cè)量中的應(yīng)用[J];光學(xué)精密工程;2009年11期

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2 王露;馬遠(yuǎn)良;;基于協(xié)方差矩陣實(shí)部消除的DOA估計(jì)方法[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)第十屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

3 孫偉平;向杰;廖紅虹;周敬利;;基于GPU的協(xié)方差矩陣粒子濾波算法[A];第七屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2011)論文集【oral】[C];2011年

4 邱志平;;區(qū)間隨機(jī)本征正交分解方法[A];中國(guó)力學(xué)大會(huì)——2013論文摘要集[C];2013年

5 苗良;平西建;丁益洪;王衛(wèi)東;;立體赤足跡的圖像校準(zhǔn)與特征描述[A];第十二屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2005）論文集[C];2005年

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3 王成;大維數(shù)據(jù)的總體協(xié)方差矩陣研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

4 許林;高維協(xié)方差矩陣結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)[D];東北師范大學(xué);2014年

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5 劉亞輝;基于修正共軛梯度法的空時(shí)自適應(yīng)信號(hào)檢測(cè)方法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

6 蔡輝;基于協(xié)方差矩陣稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 李小雪;半?yún)?shù)近似因子模型中的高維協(xié)方差矩陣估計(jì)[D];浙江工商大學(xué);2015年

8 黃志英;輻射源多陣列直接定位算法研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2015年

9 林�，�;圖Lasso及相關(guān)方法的研究與應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2016年

10 蔣智文;多響應(yīng)縱向變量協(xié)方差矩陣的正則估計(jì)方法[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：1494947