它与遗传算法属于同一类(它们都是进化的),但CMA-ES与遗传算法截然不同。它是一个随机算法,没有导数,不需要计算目标函数的导数(不像梯度下降,它依赖于偏导数)。它的计算效率很高,被用于各种数值优化库,如Optuna。在这里我们只简要介绍一下CMA-ES,有关更详细的解释,请参阅最后链接部分的文献。 考虑二维Rastrigin函...
将CMA-ES用于特征选择 2D Rastrigin函数相对简单,因为它只有2个维度。但对于我们的特征选择问题,有N=213个维度。而且空间是不连续的。每个测试点是一个n维向量,其分量值为{0,1}。换句话说,每个测试点看起来像这样:[1,0,0,1,1,1,0,…]-一个二进制向量。 下面是使用cmaes库进行特征选择的CMA-ES代码的简单...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 它能够找到比SFS更好(更小)的目标值,它调用目标函数的次数更少(20k),并且花费了大约相同的时间。 在研究了传统的优化算法(遗传算法、模拟退火等)之后,CMA-ES是一个非常好的解决方案,它几乎没有超参数,计算量很轻,它只需要少量的个体(点)来探索搜索空间,但它的性能却很好。
将CMA-ES用于特征选择 2D Rastrigin函数相对简单,因为它只有2个维度。但对于我们的特征选择问题,有N=213个维度。而且空间是不连续的。每个测试点是一个n维向量,其分量值为{0,1}。换句话说,每个测试点看起来像这样:[1,0,0,1,1,1,0,…]-一个二进制向量。 下面是使用cmaes库进行特征选择的CMA-ES代码的简单...
下面是使用cmaes库进行特征选择的CMA-ES代码的简单版本: def cma_objective(fs): features_use = ['const'] + [ f for i, f in enumerate(features_select) if fs[i,] == 1 ] lin_mod = sm.OLS(y_cmaes, X_cmaes[features_use], hasconst=True).fit() ...
1回答 python中的CMA ES等价,在R中具有相同的功能 对于R中的cma_es,python中的等价函数是什么,我们有par,函数,R的变量的下界和上界?对于python,我们有 es = CMAEvolutionStrategy(x0,sigma0).optimize(objective_fct),它没有上下界。有没有什么办法可以让我在python中</e ...
「以下代码是测试CMA-ES对APUF的预测准确率，如果测试对 XOR PUF 的预测准确率，只需要将xor_num改为...
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CMA-ES优化算法 CMA-ES一个很好的ES优化算法, C语言程序, 很好看懂. 上传者:wewnyin时间:2008-11-11 source-archive_CMA-ES_ CMA-ES Java 代码:CMA-ES是Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies的缩写,中文名称是协方差矩阵自适应进化策略,主要用于解决连续优化问题,尤其在病态条件下的连续优化问题。
CMA-ES算法优化网络安全态势预测模型.pdf 上传者:u013883025时间:2021-09-20 matlab自动代码生成变量-surrogate-cmaes:代理CMA-ES(S-CMA-ES和DTS-CMA-ES)是基于代理的优化演进策 matlab自动代码生成变量替代CMA-ES 代理CMA-ES(S-CMA-ES)是基于代理的优化演进策略。 它基于N. Hansen的CMA-ES算法,该算法与高斯过...