אסטרטגיית אבולוציה (CMA-ES) — התאמת מטריצת השונות המשותפת
CMA-ES, ראשי תיבות של Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, הוא אופטימייזר מודרני ללא נגזרות עבור פונקציות קופסה שחורה רציפות שהוצג על ידי Hansen ו-Ostermeier בשנת 2001. הוא שומר על אוכלוסייה של פתרונות מועמדים הנמשכים מהתפלגות נורמלית רב-משתנית ומעדכן באופן איטרטיבי את ממוצע ההתפלגות, גודל הצעד ומטריצת השונות המשותפת המלאה כדי להכווין את החיפוש לאזורים טובים יותר במרחב הפרמטרים. הוא הפך לסטנדרט דה-פקטו לאופטימיזציה של פונקציות קופסה שחורה רציפות ונמצא בשימוש נרחב בחיפוש ארכיטקטורות נוירוניות ובאופטימיזציה של מדיניות למידת חיזוק.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- אופטימיזציה בייסיאניתאופטימיזציה↔ compare
- אלגוריתם גנטיאופטימיזציה↔ compare
- אופטימיזציית נחיל חלקיקים (PSO)אופטימיזציה↔ compare
- אופטימיזציה רובוסטיתאופטימיזציה↔ compare
- אופטימיזציה מבוססת תחליףאופטימיזציה↔ compare