代码运行次数:0 运行 AI代码解释 best objective:33703.070530508514best generation:921objective runs:20000time to best:46.912sec 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,...
得到错误率。目标函数的Python代码如下，其中参数weight为CMA-ES得到的解，即数学模型中的向量\vec{\tau...
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...
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...
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 ...
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: ...
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 ...
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 ...
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Python实现和一些相关的数值优化工具。 ( )是用于连续搜索空间中困难(非凸,病态,多模态,粗糙,嘈杂)优化问题...