CMA-ES 优化算法，一个很好的ES优化算法

资 源 简 介

CMA-ES 优化算法，一个很好的ES优化算法

详 情 说 明

CMA-ES（协方差矩阵自适应进化策略）是一种高效的进化策略优化算法，特别适用于连续非线性优化问题。该算法通过自适应调整搜索分布的方式，能够智能地探索参数空间，无需手动调整步长等超参数。

算法核心思想是通过维护一个多元高斯分布来建模搜索空间，并在迭代过程中不断更新分布的均值和协方差矩阵。这种自适应性使CMA-ES特别适合处理复杂、非凸的优化问题。每次迭代中，算法会从当前分布中采样多个候选解，根据其适应度值来调整搜索方向。

CMA-ES具有几个显著优势：首先是对噪声的鲁棒性强，即使在存在评估噪声的情况下也能保持良好性能；其次是参数自适应性，减少了手动调参的需求；最后是其出色的局部收敛性能，特别适合高维优化问题。

该算法已成功应用于多个领域，包括机器学习超参数优化、机器人控制、金融建模等。相比传统梯度下降方法，CMA-ES不需要计算梯度，因此在目标函数不可导或梯度难以计算时特别有价值。