34、NES算法的实施与实验结果分析

NES算法的实施与实验结果分析

1. 引言

进化算法（EAs）在解决复杂优化问题方面展现了强大的能力。NES（Novel Evolutionary Strategy）算法作为一种新的进化策略，通过引入基于子种群的最大均值算术交叉（SBMAC）和时变突变（TVM）操作符，旨在提升进化算法在探索与开发之间的平衡。本文将详细介绍NES算法在一系列无约束测试函数上的实施过程和实验结果，展示其优越性。

2. 实施细节

2.1 NES算法的具体实现

NES算法在测试函数上的具体实现方式如下：

1. 参数设置 ：
   - 种群大小 ( \mu ) 设置为 60。
   - 子种群数量 ( I ) 设置为 10。
   - 依赖度参数 ( \gamma ) 设置为 8.0。
   - 最大代数 ( T ) 分别设置为 900 和 2500，具体取决于测试函数。

2. 初始化种群 ：
   - 使用均匀随机数生成器在对象变量的期望域内生成初始种群，每个个体由 ( \mu ) 个对象变量组成。
   - 初始种群被评估，并根据适应度值进行排序，作为下一代的父代。

3. 遗传操作 ：
   - 交叉 ：使用 SBMAC 操作符产生后代。
   - 突变 ：使用 TVM 操作符对后代进行变异。
   - 评估