本文介绍了一种名为自然进化策略（NES）的算法，它是一种比传统进化算法更为规范的黑盒优化方法。通过维护一个参数化的分布，使用自然梯度来更新分布的参数，以求解更高预期的适应度值。本文解决了关于收敛、稳健性、样本复杂度、计算复杂度和对超参数的敏感性等问题，并探讨了 NES 系列的多种实现。实验结果显示，NES 表现良好，达到了各种标准基准测试的最佳性能。
进化策略（ES）是一类黑箱优化算法，通过采样、评估和选择迭代更新参数分布。基础高斯ES仅跟踪均值和标准差；CMA-ES引入协方差矩阵，自适应调整搜索方向与步长；自然进化策略（NES）利用自然梯度提升优化效率。在深度强化学习中，OpenAI ES用高斯扰动并行训练策略，NS-ES通过新颖性搜索鼓励探索，CEM-RL结合进化与梯度方法。PBT和WANN则将进化算法用于超参调优和网络结构搜索。
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