Evoluciona strategija (CMA-ES) — Prilagođavanje kovarijantne matrice
CMA-ES, skraćenica od Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, jeste savremeni optimizator bez izvoda za neprekidne crne kutije funkcije, koji su uveli Hansen i Ostermeier 2001. godine. On održava populaciju kandidata rešenja izvučenih iz viševarijatne normalne distribucije i iterativno ažurira srednju vrednost distribucije, veličinu koraka i punu kovarijantnu matricu kako bi usmerio pretragu ka boljim regionima prostora parametara. Postao je de fakto standard za optimizaciju neprekidnih crnih kutija funkcija i široko se koristi u pretraživanju neuronskih arhitektura i optimizaciji politike učenja pojačanjem.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Bajezijanska optimizacijaOptimizacija↔ compare
- Genetički algoritamOptimizacija↔ compare
- Optimizacija rojem čestica (PSO)Optimizacija↔ compare
- Robustna optimizacijaOptimizacija↔ compare
- Optimizacija zasnovana na surogatimaOptimizacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →