Evolúciós Stratégia (CMA-ES) — Kovarianciamátrix-adaptáció
A CMA-ES, a Kovarianciamátrix-adaptációs Evolúciós Stratégia rövidítése, egy modern, deriváltmentes optimalizáló folytonos fekete doboz függvényekhez, amelyet Hansen és Ostermeier vezetett be 2001-ben. Fenntartja a többváltozós normális eloszlásból származó jelöltmegoldások populációját, és iteratívan frissíti az eloszlás átlagát, lépésméretét és teljes kovarianciamátrixát, hogy a keresést a paramétertér jobb régiói felé irányítsa. A folytonos fekete doboz optimalizálás de facto szabványává vált, és széles körben alkalmazzák neurális architektúra keresésben és megerősítéses tanulási irányelv optimalizálásban.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Bayes-optimalizálásOptimalizálás↔ compare
- Genetikus algoritmusOptimalizálás↔ compare
- A részecskesereg-optimalizálás (PSO)Optimalizálás↔ compare
- Robuszt OptimalizálásOptimalizálás↔ compare
- Optimalizálás szimulált helyettesítőkkelOptimalizálás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →