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首页> 外文会议>Genetic and Evolutionary Computation Conference: A Joint Meeting of the Sixth Annual Genetic Programming Conference (GP-2001) and the Tenth International Conference on Genetic Algorithms (ICGA-2001), Jul 7-11, 2001, San Francisco, California >Main Vector Adaptation: A CMA Variant with Linear Time and Space Complexity
【24h】

Main Vector Adaptation: A CMA Variant with Linear Time and Space Complexity

机译：主向量自适应：具有线性时空复杂度的CMA变体

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The covariance matrix adaptation (CMA) is one of the most powerful self adaptation mechanisms for Evolution Strategies. However, for increasing search space dimension N, the performance declines, since the CMA has space and time complexity O(N~2). Adapting the main mutation vector instead of the covariance matrix yields an adaptation mechanism with space and time complexity O(N). Thus, the main vector adaptation (MVA) is appropriate for large-scale problems in particular. Its performance ranges between standard ES and CMA and depends on the test function. If there is one preferred mutation direction, then MVA performes as well as CMA.
机译：协方差矩阵自适应（CMA）是进化策略中最强大的自适应机制之一。但是，由于CMA具有时空复杂度O（N〜2），因此对于增大搜索空间维数N，性能会下降。适应主突变向量而不是协方差矩阵会产生具有时空复杂度O（N）的适应机制。因此，主矢量自适应（MVA）特别适合大规模问题。它的性能介于标准ES和CMA之间，并取决于测试功能。如果存在一个首选的突变方向，则MVA的效果与CMA一样。

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