Refined CMA-ES优化算法 R语言实现｜CEC2026单目标竞赛｜Docker容器化+并行基准测试｜精品代码

来自华沙理工大学的Refined CMA-ES算法，专为CEC 2026单目标边界约束优化设计。 **核心特性** - Refined CMA-ES算法：改进的协方差矩阵自适应进化策略 - Docker容器化：完全可重现的实验环境（R 4.4.1） - 并行基准测试：自动多进程评估（最多29个并行任务） - CEC2017集成：内置cec2017_0.3.0测试包 - 自动化脚本：startBench.sh, stopBench.sh, 复杂度分析 - 结果格式化：CSV摘要 + MAT文件转换 **运行环境** - R 4.4.1（Docker容器中） - Podman/Docker容器运行时 - 系统：Linux优先，支持Windows WSL - 硬件：多核CPU推荐（支持并行） **快速开始（Docker）** ```bash podman build -t cmaes . podman run -it --entrypoint bash cmaes ./startBench.sh CMAES 1 3 2 cat CMAES/CMAES.csv ``` **核心文件** - CMAES.R - Refined CMA-ES核心算法（14KB） - CEC2017ParallelBenchmark.R - 并行基准测试框架（3.2KB） - CEC26ranking.R - 排名统计脚本 - complexity.R - 复杂度分析 - Dockerfile - 可重现环境定义 - startBench.sh - 基准测试启动脚本 - cec2017_0.3.0.tar.gz - CEC2017测试包（3.4MB） **Docker环境特点** - 基于官方R 4.4.1镜像 - 预装所有必需的R包 - 隔离的可重现环境 - 支持多核并行处理 - 轻松清理和重建 **并行处理** - 每个CEC函数在独立进程中运行 - 自动利用所有可用CPU核心 - 最多同时运行N个任务（N=核心数） **适用场景** - CEC2026单目标边界约束优化竞赛 - CMA-ES算法研究和改进 - 优化算法基准测试 - 可重现性研究 - 算法性能对比 **作者团队**：华沙理工大学 - Adam Stelmaszczyk - Rafał Biedrzycki - Jarosław Arabas **许可证**：MIT License 本代码提供完整的Docker化基准测试环境，适合需要可重现实验的研究人员。