Strategia Ewolucyjna (CMA-ES) — Adaptacja Macierzy Kowariancji
CMA-ES, skrót od Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, jest nowoczesnym optymalizatorem ciągłych funkcji typu black-box, wprowadzonym przez Hansena i Ostermeiera w 2001 roku. Utrzymuje on populację kandydatów na rozwiązania pobranych z wielowymiarowego rozkładu normalnego i iteracyjnie aktualizuje średnią, wielkość kroku oraz pełną macierz kowariancji rozkładu, aby skierować poszukiwania w lepsze rejony przestrzeni parametrów. Stał się on de facto standardem dla ciągłej optymalizacji typu black-box i jest szeroko stosowany w wyszukiwaniu architektur sieci neuronowych oraz optymalizacji polityk w uczeniu ze wzmocnieniem.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Optymalizacja bayesowskaOptymalizacja↔ compare
- Algorytm genetycznyOptymalizacja↔ compare
- Optymalizacja rojem cząstek (PSO)Optymalizacja↔ compare
- Optymalizacja solidnaOptymalizacja↔ compare
- Optymalizacja oparta na zastępnikachOptymalizacja↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →