自适应代理辅助协方差矩阵自适应进化策略
神经与进化计算
2012-04-12 v1
摘要
本文提出了一种自适应代理辅助种群算法的新机制。该机制应用于ACM-ES（一种最近提出的CMA-ES的代理辅助变体）。由此产生的算法saACM-ES在线调整当前代理模型的寿命（学习新代理之前的CMA-ES代数）和代理超参数。这两种启发式方法显著提高了代理模型的质量，与ACM-ES和CMA-ES基线相比，saACM-ES实现了显著的加速。在BBOB-2012无噪声测试平台上的实证验证表明了所提出方法相对于问题维度和种群大小的效率和可扩展性，在某些基准问题上达到了新的最佳结果。
引用
@article{arxiv.1204.2356,
title = {Self-Adaptive Surrogate-Assisted Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy},
author = {Ilya Loshchilov and Marc Schoenauer and Michèle Sebag},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.2356},
year = {2012}
}
备注
Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2012) (2012)