Evoluční strategie (CMA-ES) — Adaptace kovarianční matice
CMA-ES, zkratka pro Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, je moderní optimalizátor pro spojité černé skříňkové funkce bez derivací, představený Hansenem a Ostermeierem v roce 2001. Udržuje populaci kandidátních řešení čerpaných z vícerozměrného normálního rozdělení a iterativně aktualizuje střední hodnotu, velikost kroku a plnou kovarianční matici rozdělení, aby nasměroval hledání k lepším oblastem parametrického prostoru. Stal se de facto standardem pro optimalizaci spojitých černých skříněk a je široce používán při hledání neuronových architektur a optimalizaci politik posilovaného učení.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Hansen, N. & Ostermeier, A. (2001). Completely Derandomized Self-Adaptation in Evolutionary Strategies. Evolutionary Computation, 9(2), 159-195. DOI: 10.1162/106365601750190398 ↗
- Hansen, N. (2016). The CMA Evolution Strategy: A Tutorial. arXiv:1604.00772. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/optimization/evolutionary-strategy
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesovská optimalizaceOptimalizace↔ compare
- Genetický algoritmusOptimalizace↔ compare
- Optimalizace rojem částic (PSO)Optimalizace↔ compare
- Robust OptimizationOptimalizace↔ compare
- Optimalizace založená na náhradních modelechOptimalizace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →