About: CMA-ES

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: CMA-ES Goto Sponge Distinct Permalink

An Entity of Type : yago:WikicatEvolutionaryAlgorithms, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FCMA-ES

Covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES) is a particular kind of strategy for numerical optimization. Evolution strategies (ES) are stochastic, derivative-free methods for numerical optimization of non-linear or non-convex continuous optimization problems. They belong to the class of evolutionary algorithms and evolutionary computation. An evolutionary algorithm is broadly based on the principle of biological evolution, namely the repeated interplay of variation (via recombination and mutation) and selection: in each generation (iteration) new individuals (candidate solutions, denoted as ) are generated by variation, usually in a stochastic way, of the current parental individuals. Then, some individuals are selected to become the parents in the next generation based on the

Attributes	Values
rdf:type	yago:WikicatOptimizationAlgorithmsAndMethods yago:Abbreviation107091587 yago:Abstraction100002137 yago:Act100030358 yago:Activity100407535 yago:Algorithm105847438 yago:Event100029378 yago:Form106290637 yago:LanguageUnit106284225 yago:Part113809207 yago:Procedure101023820 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Relation100031921 yago:Word106286395 yago:YagoPermanentlyLocatedEntity yago:Rule105846932 yago:WikicatAbbreviations yago:WikicatEvolutionaryAlgorithms
rdfs:label	CMA-ES (de) CMA-ES (en) CMA-ES (ja) CMA-ES (uk)
rdfs:comment	CMA-ES (共分散行列適応進化戦略、Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy の略) は、連続最適化問題のアルゴリズム。目的関数の最小値を探す。目的関数の導関数は不要。100次元程度以下のノイズも乗っている目的関数を想定している。1996年に Nikolaus Hansen と Andreas Ostermeier が発表し、その後も改良が続けられている。 (ja) Covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES) is a particular kind of strategy for numerical optimization. Evolution strategies (ES) are stochastic, derivative-free methods for numerical optimization of non-linear or non-convex continuous optimization problems. They belong to the class of evolutionary algorithms and evolutionary computation. An evolutionary algorithm is broadly based on the principle of biological evolution, namely the repeated interplay of variation (via recombination and mutation) and selection: in each generation (iteration) new individuals (candidate solutions, denoted as ) are generated by variation, usually in a stochastic way, of the current parental individuals. Then, some individuals are selected to become the parents in the next generation based on the (en) Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (kurz CMA-ES) ist ein Monte-Carlo-Algorithmus zum Lösen von Black Box Optimierungsproblemen. Der Schritt der Covariance Matrix Adaptation (CMA) in der Evolutionsstrategie (ES) ist ein derandomisiertes Verfahren zur Adaptation der Kovarianzmatrix der normalverteilten Mutationsverteilung. Die Kovarianzmatrix der multivariaten Normalverteilung beschreibt die paarweise Abhängigkeiten zwischen den Variablen. Die Adaptation der Kovarianzmatrix in der Evolutionsstrategie ist vergleichbar mit der Approximation der inversen Hesse-Matrix in der klassischen Optimierung, wie z. B. im Quasi-Newton-Verfahren. (de) CMA-ES означає Коваріаційна матриця стратегії еволюції адаптації. Еволюційна стратегія (ЕС) є , похідною від методів чисельної оптимізації нелінійних або неопуклих проблем безперервної оптимізації. Вони належать до класу еволюційних алгоритмів і . Еволюційний алгоритм в цілому засновано на принципі біологічної еволюції, а саме повторній взаємодії варіації (через мутації і рекомбінації) і : в кожному поколінні (ітерації) нові особи (розв'язки) породжують зміни, а потім деякі генерації вибирають для наступного покоління на основі їх придатності або на основі цільової функції значення. Подібно до цього, в послідовності поколінь створюються все кращі генерації. (uk)
foaf:depiction
dcterms:subject	Optimization algorithms and methods Stochastic optimization Evolutionary algorithms
Wikipage page ID	8143131 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1124777445 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Relative entropy Derivative-free optimization Information geometry Invariant (mathematics) Maximum entropy probability distribution Estimation of covariance matrices Estimation of distribution algorithm Gaussian adaptation Nelder–Mead method NEWUOA Quasi-Newton method Optimization (mathematics) Multivariate normal distribution Condition number Continuous optimization Convex function Objective function Likelihood Likelihood function Cholesky decomposition Bijective Stochastic Kriging Swiss-system tournament Optimization algorithms and methods Cross-Entropy Method Linear map Rate of convergence Cumulative distribution function Expected value Exponential decay Differential evolution Global optimization Invertible matrix Stochastic optimization Covariance matrix Hessian matrix Evolutionary algorithms Positive-definite matrix Square root of a matrix Evolutionary algorithms Maximum-likelihood If and only if Indicator function Orthogonal matrix MCS algorithm Score (statistics) Up to Multiobjective optimization Evolution strategy Evolutionary algorithm Evolutionary computation Fisher information Fisher information metric Pseudocode Nelder-Mead method Stochastic optimization Premature convergence BFGS method Principal components analysis Scale-invariance Variable-metric Natural Evolution Strategies Conjugate gradient Ill-conditioned Estimation of Distribution Algorithms Numerical optimization Biological evolution

Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (62 GB total memory, 54 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software