gn算法matlab代码-epsMAgES-EmpAnalysis:与ACMTELO论文“约束搜索空间中竞争发展策略的设计原理分...

gn算法matlab代码epsMagES-EmpAnalysis 与ACM TELO论文“约束搜索空间中竞争发展策略的设计原理分析”相对应的算法的Matlab代码和相关实验 主要算法参考： 迈克尔·海尔维格； Beyer，Hans-Georg，“用于约束实参数优化的矩阵自适应演化策略”，IEEE演化计算会议论文集（CEC 2018），IEEE Xplore，2018年。 注意： 可以使用epsMAg-ES代码来复制报告的结果和进行测试。 在正确确认该来源（）并引用相关文件的条件下，允许使用该代码。 epsMAg-ES及其变体： epsMAg-ES代表了一种用于约束优化的新颖进化策略，该策略将最近提出的矩阵适应进化策略（MA-ES）与差分进化领域的成功约束处理技术相结合。 该算法被应用于CEC 2018竞赛中针对约束单目标实参数优化指定的基准问题，该算法能够在80％以上的基准问题上以高精度找到可行的解决方案。 注意： 该存储库包含与“在受限的单目标实参数优化上的CEC 2017/2018竞赛”相对应的基准测试功能，可在Githup存储库中公开使用 内容： 纯epsMag-ES算法包含以下