Evolutionary Strategy (CMA-ES) — Kovariantsimatriksi adaptatsioon
CMA-ES, mis tähistab kovariantsimatriksi adaptatsiooni evolutsioonistrateegiat (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy), on kaasaegne derivaativaba optimeerija pidevate musta kasti funktsioonide jaoks, mille võtsid kasutusele Hansen ja Ostermeier aastal 2001. See hoiab alles kandidaatlahenduste populatsiooni, mis on võetud mitmemuutujalisest normaaljaotusest, ning uuendab iteratiivselt jaotuse keskväärtust, sammu suurust ja täielikku kovariantsimatriksit, et suunata otsingut parematele parameeterruumi piirkondadele. Sellest on saanud pideva musta kasti optimeerimise de facto standard ning seda kasutatakse laialdaselt närviarhitektuuri otsingutes ja tugevusõppe poliitika optimeerimisel.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Bayesi optimeerimine – järjestikune mudelipõhine hüperparameetrite häälestamineOptimeerimine↔ compare
- Genetiline algoritmOptimeerimine↔ compare
- Particle Swarm Optimization (PSO)Optimeerimine↔ compare
- Robustne optimeerimineOptimeerimine↔ compare
- Surrogate-Based OptimizationOptimeerimine↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →