【摘 要】
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针对协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷,提出一种融合量化正交设计（OD/Q）思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙理工大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60874070,61040049);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目;湖南省教育厅项目(10C0373)
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针对协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷,提出一种融合量化正交设计（OD/Q）思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索,当算法陷入局部极值时,依据当前最好解的位置动态选取基向量,接着利用OD/Q构造的试验向量探测包括极值附近区域在内的整个搜索空间,从而引导算法跳出局部最优。通过对6个高维多模态标准函数进行测试并与其他算法相比较,其结果表明,正交CMAES算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。
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