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...
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...
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…
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...
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...
进化策略(ES)属于进化算法的大家庭。ES的优化目标是实数的向量, 。 进化算法是一种基于种群划分的优化算法,其灵感来自自然选择。自然选择认为,具有有利于生存的特性的个体可以世代生存,并将好的特性传给下一代。进化是在选择过程中逐渐发生的,进化使种群生长得能更好地适应环境。
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...
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...
CMA-ES在多目标优化问题上的扩展。1. (1+ λ\lambdaλ)-CMA-ES所谓(1+ λ\lambdaλ) 是指该算法的父代个体数量为1...+ λ\lambdaλ)-CMA-ES,该文又提出了针对多目标优化问题的MO-CMA-ES算法。该算法采用了NSGA-II中的非支配排序,并将拥挤度或HV值作为额外的选择标准。在 ...
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...