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Bipop
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新的MSC-CMA-ES算法通过面向结构的重启增强了优化能力
一篇新研究论文介绍了一种新颖的面向结构的重启策略MSC-CMA-ES，用于CMA-ES优化算法。与从搜索空间中均匀抽取重启的传统方法不同，MSC-CMA-ES将搜索空间划分为吸引盆，并使用局部缩放参数来启动重启。该方法在复合函数上表现出优越的性能，实现了BIPOP-CMA-ES目标覆盖率的2.7倍，并在基本函数上取得了最佳中值误差，但由于其侧重于景观发现，深度目标覆盖率有所降低。
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新的MSC-CMA-ES方法通过结构感知重启增强了多模态搜索
研究人员开发了一种名为MSC-CMA-ES的新优化策略，旨在提高CMA-ES算法在多模态搜索场景中的性能。该方法通过将搜索空间划分为吸引盆并在此类盆中进行重启播种，引入了结构感知重启。在各种基准套件上的评估表明，MSC-CMA-ES在组合函数上表现出色，显示出比其他算法高得多的覆盖率，尽管它在基本函数上显示了景观发现与深度目标覆盖之间的权衡。