新优化算法源程序-自适应协方差矩阵进化策略-可自定义优化函数

资 源 简 介

新优化算法源程序-自适应协方差矩阵进化策略-可自定义优化函数

详 情 说 明

自适应协方差矩阵进化策略（CMA-ES）是21世纪初提出的革命性优化算法，以其强大的黑箱优化能力在学术界和工业界获得持续关注。其核心创新在于动态调整协方差矩阵来引导搜索方向，相比传统进化算法具有更严谨的数学基础。

算法采用迭代进化的框架，通过维护种群均值、步长和协方差矩阵三个关键参数实现智能搜索。每次迭代中，协方差矩阵会自适应地根据优势解的方向进行调整，这种机制使算法能自动学习目标函数的拓扑结构。特别值得注意的是其独特的步长控制策略，通过累积路径信息实现探索与开发的平衡。

实际应用时，用户可自定义任何形式的优化函数，算法不依赖于目标函数的可导性或连续性。这种特性使其特别适合与有限元分析等计算密集型程序配合使用，只需通过函数接口返回目标值即可。相比粒子群算法等传统方法，CMA-ES在高维空间中表现出更稳定的收敛性，这得益于其基于信息几何理论的数学建模。

该算法的参数自动调节机制大幅降低了使用门槛，使用者通常只需设置初始搜索范围和种群规模。典型应用场景包括工程设计优化、机器学习超参数调优等复杂非线性问题。随着并行计算技术的发展，CMA-ES在处理大规模优化问题时展现出更大潜力。