01
进化策略概述
什么是进化策略 · 与遗传算法区别 · 核心思想 · 发展历史
基础概念
02
进化策略的数学基础
适应度函数 · 变异算子 · 重组算子 · 选择机制
数学原理
03
进化策略的算法流程
初始化 · 评估 · 变异 · 重组 · 选择 · 终止
流程核心
04
参数编码与解码
二进制 · 实数 · 整数 · 编码长度 · 解码方法
编码实现
05
适应度函数设计
作用 · 设计原则 · 缩放 · 共享技术
设计优化
06
变异算子详解
高斯 · 均匀 · 非均匀 · 自适应 · 概率控制
变异算子
07
重组算子详解
离散 · 中间 · 扩展 · SBX · 概率控制
重组交叉
08
选择机制详解
比例 · 锦标赛 · 精英保留 · 截断 · 排序
选择策略
09
进化策略参数调优
种群大小 · 变异步长 · 交叉概率 · 选择压力
调参实战
10
进化策略的收敛性分析
收敛速度 · 早熟收敛 · 多样性 · 判据
理论分析
11
进化策略的变体
CMA-ES · NES · 协方差矩阵 · 混合策略
变体进阶
12
CMA-ES算法详解
协方差更新 · 路径累积 · 步长控制 · 参数设置
CMA-ES高级
13
自然进化策略(NES)
梯度估计 · 自然梯度 · 指数族 · 算法流程
NES梯度
14
函数优化中的应用
单目标 · 多峰 · 约束 · 动态优化
应用优化
15
机器学习中的应用
超参数优化 · 网络结构搜索 · 特征选择 · 模型集成
ML调参
16
工程优化中的应用
结构优化 · 路径规划 · 调度 · 控制系统
工程实践
17
金融领域的应用
投资组合 · 交易策略 · 风险管理 · 量化调参
金融量化
18
图像处理中的应用
图像分割 · 特征提取 · 增强 · 目标检测
CV图像
19
机器人控制中的应用
运动规划 · 姿态控制 · 力控制 · 多机器人协作
机器人控制
20
游戏AI中的应用
策略学习 · NPC行为 · 平衡性 · 自动测试
游戏AI
21
并行化实现
种群并行 · 适应度并行 · 主从模式 · 岛屿模型
并行加速
22
分布式实现
MapReduce · Spark · 分布式管理 · 通信优化
分布式大数据
23
GPU加速
CUDA · 种群评估 · 变异加速 · 选择加速
GPU高性能
24
混合算法
局部搜索 · 粒子群 · 差分进化 · 模拟退火
混合集成
25
约束处理
罚函数 · 修复法 · 约束支配 · ε约束
约束技巧
26
多目标优化
Pareto · NSGA-II · MOEA/D · 多目标ES
多目标Pareto
27
基准测试
测试函数 · 性能指标 · 统计检验 · 可视化
评估基准
28
调参工具
Optuna · Hyperopt · 自动调参 · 可视化监控
工具自动化
29
实战案例
超参数优化 · 网络结构搜索 · 工程优化实战
实战项目
30
未来发展
深度学习+ES · 元学习 · AutoML · 前沿方向
前沿趋势