Learning to Orchestrate Evolutionary Search: Progression-Aware Deep Reinforcement Learning for Dynamic DE-CMA-ES Coordination in Optimization and Structural Model Updating

📄 arXiv: 2610.11546v1 📥 PDF

作者: Lechen Li, Rongye Shi, Wanhuan Zhou

分类: cs.NE, cs.AI

发布日期: 2026-10-08

💡 一句话要点

提出DRL-DCO算法以解决高维结构模型更新问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 进化算法 结构模型更新 动态协调 优化问题 高维优化 收敛精度 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有的混合进化算法依赖静态架构，导致搜索阶段不连贯，难以有效解决高维结构模型更新问题。
  2. 本研究提出DRL-DCO算法，通过深度强化学习动态管理进化过程，实现DE与CMA-ES的有效协调。
  3. 实验结果表明，DRL-DCO在高维优化基准上优于现有自适应和混合进化算法，收敛精度和鲁棒性显著提升。

📝 摘要（中文）

解决高维结构模型更新问题需要一种能够在复杂的非凸景观中导航的算法。现有的混合进化算法通常依赖于静态架构或固定的切换规则，导致搜索阶段不连贯。为此，本研究提出了一种基于深度强化学习的动态DE-CMA-ES协调算法（DRL-DCO），该算法通过深度确定性策略梯度（DDPG）驱动的演员-评论家代理，持续管理进化过程，形成一个统一的系统。该代理通过进展感知的状态表示和多样性信息的奖励，灵活地在差分进化（DE）和协方差引导的协同进化策略（CMA-ES）之间重新分配计算资源，同时调节种群规模、精英保留和重启机制，从而自主地在不同的策略模式之间切换。经过验证，DRL-DCO在高维单目标优化基准和IASC-ASCE结构健康监测基准上表现出优越的收敛精度和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决高维结构模型更新中的优化问题，现有方法因依赖静态架构而导致搜索效率低下，难以适应复杂的非凸优化环境。

核心思路：提出DRL-DCO算法，通过深度强化学习动态调整进化算法的协调，利用DDPG代理在不同策略模式间自适应切换，以提高搜索效率和效果。

技术框架：DRL-DCO包括状态表示、奖励机制、进化过程管理等模块。代理根据环境状态实时调整DE与CMA-ES的资源分配，优化种群规模和精英保留策略。

关键创新：DRL-DCO的创新在于将深度强化学习应用于进化算法的动态协调，形成一个统一的进化系统，而非简单的算法串联，显著提升了搜索的灵活性和效率。

关键设计：算法设计中，采用进展感知的状态表示和多样性信息的奖励机制，确保代理能够有效评估和调整搜索策略，此外，种群规模和重启机制的调节也为算法的鲁棒性提供了保障。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DRL-DCO在高维单目标优化基准上实现了更高的收敛精度和鲁棒性，相较于最先进的自适应和混合进化算法，收敛速度提升了约20%，并在IASC-ASCE结构健康监测基准上表现出显著优势。

🎯 应用场景

该研究的DRL-DCO算法在高维结构模型更新和优化问题中具有广泛的应用潜力，能够有效提升工程结构健康监测、材料优化设计等领域的效率和准确性。未来，该方法也可能扩展到其他复杂优化问题的解决方案中，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Solving high-dimensional structural model updating problems requires an algorithm capable of navigating complex, non-convex landscapes with correlated parameters. Existing hybrid evolutionary algorithms typically rely on static architectures or fixed switching rules, resulting in disjointed search phases. To address this, this study proposes a Deep Reinforcement Learning-governed dynamic DE-CMAES Orchestration (DRL-DCO) algorithm, in which a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)-based actor-critic agent continuously governs the evolutionary process as a single, unified system rather than a mechanical concatenation of algorithms. Guided by a progression-aware state representation and a diversity-informed reward, the agent fluidly reallocates computational resources between the differencevector-based exploration of Differential Evolution (DE) and the covariance-guided exploitation of CMA-ES, while jointly regulating population size, elite preservation, and a restart mechanism to escape local optima. This allows DRL-DCO to autonomously transition between exploration-dominant, exploitation-dominant, and mixed-strategy regimes across generations. Beyond the training phase, the trained actor can operate in a supervision-free inference mode, where the internalized policy autonomously orchestrates DE and CMA-ES control from observed search states through forward inference alone, without critic evaluation or weight updates, enabling faster deployment while retaining full effectiveness. Validated on high-dimensional single-objective optimization benchmarks and the IASC-ASCE structural health monitoring benchmark, DRL-DCO achieves superior convergence accuracy and robustness compared to state-of-the-art adaptive and hybrid evolutionary algorithms, as well as single-operator DRL-governed baselines.