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协方差矩阵自适应进化策略 CMA-ES｜2001年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）提出于 2001 年，用协方差矩阵自适应地学习搜索分布的伸缩方向，把步长与方向一起进化，是连续优化领域最经典的自适应进化策略之一。本包为 MATLAB 标准实现，返回最优解与逐代收敛曲线，适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
项目说明
协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）
提出年份：2001 年 编程语言：MATLAB
协方差矩阵自适应进化策略（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy，CMA-ES）是 2001 年提出的一种优化算法，用协方差矩阵自适应地学习搜索分布的伸缩方向，把步长与方向一起进化，是连续优化领域最经典的自适应进化策略之一。
- 标准迭代框架，参数含义清晰，便于阅读与二次开发
- 入口参数与返回值统一，可直接与其它优化算法做对比实验
- 附带 README.txt，写清函数签名、包含文件与调用示例
交付内容：cmaes.m、main.m、Sphere.m、Rosenbrock.m、Rastrigin.m、Ackley.m、README.txt
调用方式：直接运行 cmaes.m
运行环境：MATLAB，解压即可运行