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。进化策略算法主要作为求解参数优化问题的方法,模仿生物进化原理,假设不论基因发生何种变化,产生的结果(性状)总遵循这零均值,某一方差的高斯分布。注意这里进...
离子群算法中的惯性权重为0.8,个体因子为0.5,社会因子为0.5. CMAES算法中设置为25,下图显示了分别运行2次程序的结果。 在上述以Rastrigin函数为目标函数的例子中,CMAES算法的波动性较大,而且收敛速度缓慢,算法迭代1000次,但是离最优值0的差距仍然较大。相对于粒子群算法,需要提前设定好惯性参数、个体因子参数和社会因...
协方差矩阵自适应演化策略 (CMA-ES) 就是一种演化策略算法,与传统的优化算法不同,CMA-ES 不需要使用梯度就可对目标函数进行优化,主要用于求解连续域中困难的非线性、非凸、黑箱优化问题,被典型地应用于无约 束或有界的约束优化问题 CMA-ES 首先利用正态分布 \mathcal{N}\left(m^{(g)}, C^{(g)}\right...
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。如果需要解决优化问题,用它来测试对比是非常有帮助的。 遗传算法 最后我们再看看常用的遗传算法 遗传算法受到生物进化和自然选择的启发。在...
协方差矩阵自适应演化 CMA-ES 这是一个数值优化算法。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...
具体而言,CMA-ES算法维护一个候选解的分布,通过适应性地更新协方差矩阵和均值向量,来生成新一代解。通过不断迭代,CMA-ES算法能够有针对性地搜索解空间,并找到一个较优的解。 CMA-ES算法的关键步骤有以下几个: 1.初始化:设定初始均值向量和协方差矩阵。 2.生成候选解:根据当前的均值向量和协方差矩阵,利用多元...
协方差矩阵自适应演化 CMA-ES 这是一个数值优化算法。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...
首先,让我们来了解CMA-ES算法。CMA-ES算法是一种基于演化策略的全局优化算法,最初由Hansen等人于1996年提出。它通过自适应地调整演化策略的参数,例如种群大小和变异策略,以优化目标函数。CMA-ES算法中的关键概念是协方差矩阵,它用于模拟优化问题空间中的梯度信息。通过不断适应协方差矩阵,CMA-ES算法能够在搜索空间中...
ES算法设计的核心就是如何对这些参数进行调整,尤其是步长参数和协方差矩阵的调整,以达到尽可能好的搜索效果。对这些参数的调整在ES算法的收敛速率方面有非常重要的影响。 一般的,进化策略在搜索中反复迭代以下步骤: Sampling:采样产生一个或者一组候选解(candidate solutions); Evaluation:对新产生的解计算对应的目标函数...
CMA-ES算法是机器学习算法之一，它采用协方差矩阵自适应进化策略来找到使目标函数(fitness function)达到最...