学习进化策略很好的书，适合想要在ES方面有突破的看，

IMRT逆向计划中多目标优化算法进化策略的研究.pdf

该算法实现了所有“进化策略”（ES）中最简单的，即 (1+1)-ES。 每次迭代，使用一个高斯变异算子（一个均值为零和标准差为“sigma”的随机高斯变量），一个父代用于创建一个后代。 如果有任何问题或意见，请随时与我联系。

各类代码，适合新手学习，电子书免费领取加我

【WSN布局】基于差分进化策略结合杂草算法实现WSN节点优化部署matlab源码

主要包含：遗传算法，遗传规划，进化策略，进化规划。

DRL-2018 该存储库的功能是2018年夏季深度强化学习研究项目的工作（由Keith Ross教授建议，由纽约大学上海分校院长本科研究基金资助）。 在此项目中，我们尝试将“策略梯度”方法（香草策略梯度（aka REINFORCE），Actor-Critic和PPO）与“进化策略”相结合，以设计出一种提高样本效率的混合算法。 在MuJoCo基准上评估了所提出算法的性能。 参考： 加强：罗纳德·J·威廉姆斯。 用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法。 机器学习，8（3-4）：229–256，1992年。 影评人：理查德·萨顿（Richard S Sutton），大卫·麦卡莱斯特（David A McAllester），萨特德·辛格（Satinder P Singh）和伊谢·曼苏（Yishay Mansour）。 通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法。 在《神经信息处理系统的进步

用MATLAB实现进化策略算法——求特定方程的极小值.pdf

CMA-ES 轻量级协方差矩阵适应进化策略（CMA-ES）[1]的实现。 消息 2021/03/10 在Optuna中型博客上发布。 本文介绍了何时以及如何充分利用CMA-ES采样器。 请检查一下！ 2021/02/02由该库的维护者撰写的论文在AAAI 2021上被接受 :party_popper: 2020/07/29 Optuna的内置CMA-ES采样器在后台使用此库，已在Optuna v2.0中稳定。 请查看。 安装 支持的Python版本是3.6或更高版本。 $ pip install cmaes 或者，您可以通过安装。 $ conda install -c conda-forge cmaes 用法 该库提供了一种“问与答”风格的界面。 import numpy as np from cmaes import CMA def quadratic ( x1 , x2 ): return

#3.3_进化策略+梯度下降=Natural_ES_(机器学习_进化算法_Evolutionary_Algorithm_教程教学