关于CMA-ES,其中 CMA是协方差矩阵自适应(Covariance Matrix Adaptation),而进化策略(Evolution strategies, ES)是一种无梯度随机优化算法。CMA-ES 是一种随机或随机化方法,用于非线性、非凸函数的实参数(连续域)优化。 作者Nikolaus Hansen于2016年在Machine Learning上发布了关于CMA-ES详细教学,见下文: ...
CMA-ES 算法 一、算法介绍 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...
CMA-ES 首先利用正态分布 \mathcal{N}\left(m^{(g)}, C^{(g)}\right) 随机产生一系列初始点作为初始种群,初始种群的大小为 \lambda ,然后对种群中每个个体进行适应度值计算,选择适应度值最好的前 \mu 个个体作为下一代的亲本,利用这些优质个体的位置信息按照正态分布特性生成新的种群,保证算法向着最优点...
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...
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,利用多元高斯分布生成一组候选解。 3.评估候选解:计算每个候选解的目标函数值。 4.更新协方差矩阵:根据候选...
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 ...
初探12306售票算法(一)- 理论(转) 1.以G71列车为例,首先对车次站台进行占位编码(从1开始到最后一站递加) 对以上占位简单描述以下:G71总共18个站点那么我们的单个座位的座位标识可以用十八位长度的二进制字符串表示10000000000000000每一位代表一个站点,每天放票前初始化到下面的订票表中,数据如下余票根据座位标识...
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,有关更详细的解释,请参阅最后链接部分的文...
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...
第一步:了解CMA-ES算法的原理和特点 CMA-ES是一种进化策略算法,通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异来搜索最优解。它以多元正态分布来建模搜索空间,并通过更新协方差矩阵来适应搜索空间中的分布。相比于其他进化策略算法,CMA-ES有以下特点: 1.自适应性:CMA-ES能够自动调整搜索策略,使得搜索更加高效。它通过估计...