本研究探讨了在MATLAB中利用Surrogate CMA-ES进行高效自动代码生成，特别关注于通过S-CMA-ES和DTS-CMA-ES两种代理增强型CMA-ES算法优化计算效率与精度。
S-CMA-ES 是一种基于代理的优化演进策略，并且是基于 N.Hansen 的 CMA-ES 算法进行改进的版本。该算法可以与高斯过程或随机森林相结合使用。
在 MATLAB 中，可以通过类似原始 CMA-ES 代码中的函数接口来调用 S-CMA-ES 优化器：
```matlab
function [xmin, fmin, counteval, stopflag, out, bestever, y_eval] = ...
s_cmaes(fitfun,xstart,insigma,inopts,varargin)
```
参数说明如下：
- `fitfun`：目标函数的名称，该函数具有接口形式 `y=fitness(x,varargin)`
- `xstart`：目标变量的初始点，确定了尺寸
- `insigma`：初始坐标标准偏差
- `inopts`：ES选项结构体
- `varargin`：可变参数
如果第5个参数是 SurrogateOptions，则表示代理建模开启。在这种情况下，下一个（即第6个）参数应该是一个包含 surrogate 信息的结构数组。
5星
