我们想通过CMA-ES找到全局最小值。 CMA-ES基于多元正态分布。它从这个分布中生成搜索空间中的测试点。但在开始之前,必须必须猜测分布的原始均值,以及它的标准差,但之后算法会迭代地修改所有这些参数,在搜索空间中扫描分布,寻找最佳的目标函数值。 Xi是算法在搜索空间中每一步产生的点的集合。Lambda是生成的点的个...
我们尝试了三种不同的技术:SFS、CMA-ES和GA。 这些测试是在AMD Ryzen 7 5800X3D(8/16核)机器上进行的,运行Ubuntu 22.04和Python 3.11.7。SFS和GA是使用有16个线程来运行目标函数。CMA-ES是单进程的——在多线程中运行它似乎并没有提供显著的改进,这可能是算法没有支持多线程,下面是运行时间 SFS: 44.850 s...
注:pycma是实现CMA-ES算法的Python库。 2. 导入库 在Python代码中,你需要导入numpy库: importnumpyasnp 1. 注:numpy是用于处理数组和数学运算的重要库。 3. 定义目标函数 目标函数是你试图最小化的问题。在这里,我们以简单的二次函数作为目标函数为例: ...
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...
我们尝试了三种不同的技术:SFS、CMA-ES和GA。 这些测试是在AMD Ryzen 7 5800X3D(8/16核)机器上进行的,运行Ubuntu 22.04和Python 3.11.7。SFS和GA是使用有16个线程来运行目标函数。CMA-ES是单进程的——在多线程中运行它似乎并没有提供显著的改进,这可能是算法没有支持多线程,下面是运行时间 ...
CMA-es,遗传算法,python,遗传算法,遗传算法,遗传算法 PYTHON2019-04-19 上传大小:3KB 所需:50积分/C币 pycma:CMA-ES的Python实现 pycma [ ]引用为: 尼古拉斯·汉森(Nikolaus Hansen),秋本优平(Youhei Akimoto)和彼得·鲍迪斯(Petr Baudis)。 Github上的CMA-ES / pycma。 Zenodo, ,2019年2月。 pycma是的...
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征,以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征,同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力,并且可以减少训练和推理的计算成本。 如果特征N的数量很小,那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可...
CMA-ES/pycma development 2Branches16Tags Code README License pycma [BibTeX] cite as: Nikolaus Hansen, Youhei Akimoto, and Petr Baudis. CMA-ES/pycma on Github. Zenodo,DOI:10.5281/zenodo.2559634, February 2019. pycmais a Python implementation ofCMA-ESand a few related numerical optimization ...
优化SVM核函数参数和惩罚系数:CMA-ES算法在Python中的高效实现与应用案例分析 - 云原生实践 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.svm import SVC # 加载数据集 data = datasets.load_iris() X, y = data.data, data.target def svm_objective(param...
self.lb,self.ub)returnself.solutionsdeftell(self,reward_table_result):reward_table=np.array(reward_table_result)ifself.weight_decay>0:l2_decay=compute_weight_decay(self.weight_decay,self.solutions)reward_table+=l2_decayself.es.tell(self.solutions,(-reward_table).tolist())# convert ...