Strategia Evolutivă (CMA-ES) — Adaptarea Matricei de Covarianță
CMA-ES, prescurtare de la Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, este un optimizator modern, fără derivate, pentru funcții continue de tip cutie neagră, introdus de Hansen și Ostermeier în 2001. Acesta menține o populație de soluții candidate extrase dintr-o distribuție normală multivariată și actualizează iterativ media, pasul și matricea de covarianță completă a distribuției pentru a ghida căutarea către regiuni mai bune ale spațiului de parametri. A devenit standardul de facto pentru optimizarea continuă de tip cutie neagră și este utilizat pe scară largă în căutarea arhitecturilor neuronale și optimizarea politicilor de învățare prin consolidare.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Optimizare BayesianăOptimizare↔ compare
- Algoritm GeneticOptimizare↔ compare
- Optimizarea prin roi de particule (PSO)Optimizare↔ compare
- Optimizare robustăOptimizare↔ compare
- Optimizare bazată pe surogatOptimizare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →