. . . "En inform\u00E0tica, una estrat\u00E8gia evolutiva (ES, de les seves sigles en angl\u00E8s) \u00E9s un m\u00E8tode computacional d'optimitzaci\u00F3 basat en les idees de l'evoluci\u00F3. Pertany a la classe general de la computaci\u00F3 evolutiva o a la metodologia dels . L'estrat\u00E8gia evolutiva treballa amb una poblaci\u00F3 d'individus pertanyents al domini dels nombres reals, que evolucionen seguint processos de mutaci\u00F3 i recombinaci\u00F3 per assolir l'\u00F2ptim de la funci\u00F3 objectiu."@ca . . . . . "\u042D\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0438\u043E\u043D\u043D\u0430\u044F \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044F (\u0430\u043D\u0433\u043B. Evolution strategy) \u2014 \u044D\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438\u0439 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043B\u0435 \u044D\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0438\u043E\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u043E\u0432, \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044B\u0439 \u043D\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043F\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u044D\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0438\u0438. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043E\u0442\u0430\u043D \u0432 1964 \u0433\u043E\u0434\u0443 \u043D\u0435\u043C\u0435\u0446\u043A\u0438\u043C \u0443\u0447\u0451\u043D\u044B\u043C \u0418\u043D\u0433\u043E \u0420\u0435\u0445\u0435\u043D\u0431\u0435\u0440\u0433\u043E\u043C[en] \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442 \u0432 \u0434\u0430\u043B\u044C\u043D\u0435\u0439\u0448\u0435\u043C \u0425\u0430\u043D\u0441-\u041F\u043E\u043B\u043E\u043C \u0428\u0432\u0435\u0444\u0435\u043B\u0435\u043C[en] \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043C\u0438."@ru . . . "\u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u0631\u0627\u062A\u064A\u062C\u064A\u0629 \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631\u064A\u0629 \u0641\u064A \u0639\u0644\u0645 \u0627\u0644\u062D\u0627\u0633\u0648\u0628 \u0647\u064A \u062A\u0642\u0646\u064A\u0629 \u0627\u0633\u062A\u0645\u062B\u0627\u0644 \u062A\u0631\u062A\u0643\u0632 \u0639\u0644\u0649 \u0645\u0641\u0627\u0647\u064A\u0645 \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631 \u0648\u0627\u0644\u062A\u0643\u064A\u0641. \u0648\u0647\u064A \u062A\u0646\u062A\u0645\u064A \u0625\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0635\u0646\u0641 \u0627\u0644\u0639\u0627\u0645 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631\u064A \u0623\u0648 \u0645\u0646\u0647\u062C\u064A\u0627\u062A \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631 \u0627\u0644\u0627\u0635\u0637\u0646\u0627\u0639\u064A."@ar . . . . . "Evolution strategy"@en . . . "\u9032\u5316\u6226\u7565\uFF08\u3057\u3093\u304B\u305B\u3093\u308A\u3083\u304F\u3001\u82F1: Evolution Strategy, ES\uFF09\u3042\u308B\u3044\u306F\u9032\u5316\u7684\u6226\u7565\uFF08\u3057\u3093\u304B\u3066\u304D\u305B\u3093\u308A\u3083\u304F\uFF09\u306F\u3001\u30E1\u30BF\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u306E\u63A2\u7D22\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u3067\u3042\u308B\u30024\u3064\u306E\u4E3B\u8981\u306A\u9032\u5316\u7684\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u65B9\u6CD5\u8AD6\u306E\u4E00\u3064\u3067\u3082\u3042\u308B\u3002"@ja . . . . . "\u9032\u5316\u6226\u7565"@ja . "1111510483"^^ . "\u0415\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0456\u0439\u043D\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0456\u044F"@uk . "Les strat\u00E9gies d'\u00E9volution forment une famille de m\u00E9taheuristiques d'optimisation. Elles sont inspir\u00E9es de la th\u00E9orie de l'\u00E9volution, et appartiennent \u00E0 ce titre \u00E0 la classe des algorithmes \u00E9volutionnaires. Par la suite, les strat\u00E9gies d'\u00E9volutions (anglais : evolution strategies, allemand : Evolutionsstrategie, abr\u00E9g\u00E9 ES) sont utilis\u00E9es sur des probl\u00E8mes d'optimisation continus, discrets, contraints, multi-objectifs, etc."@fr . . . . . . . . . "Les strat\u00E9gies d'\u00E9volution forment une famille de m\u00E9taheuristiques d'optimisation. Elles sont inspir\u00E9es de la th\u00E9orie de l'\u00E9volution, et appartiennent \u00E0 ce titre \u00E0 la classe des algorithmes \u00E9volutionnaires. La m\u00E9thode est initialement propos\u00E9e par Ingo Rencherberg en 1965, \u00E0 l'universit\u00E9 technique de Berlin, en Allemagne. Elle est, \u00E0 ce titre, la premi\u00E8re v\u00E9ritable m\u00E9taheuristique et le premier algorithme \u00E9volutionnaire, bien avant le recuit simul\u00E9 ou les algorithmes g\u00E9n\u00E9tiques. La m\u00E9thode est ensuite d\u00E9velopp\u00E9e durant la fin des ann\u00E9es 1960, principalement par les travaux de Ingo Rechenberg, P. Bienert et Hans-Paul Schwefel sur la conception de profils a\u00E9rodynamiques. Par la suite, les strat\u00E9gies d'\u00E9volutions (anglais : evolution strategies, allemand : Evolutionsstrategie, abr\u00E9g\u00E9 ES) sont utilis\u00E9es sur des probl\u00E8mes d'optimisation continus, discrets, contraints, multi-objectifs, etc. Dans sa version de base, l'algorithme manipule it\u00E9rativement un ensemble de vecteurs de variables r\u00E9elles \u00E0 l'aide d'op\u00E9rateurs de mutation et de s\u00E9lection. L'\u00E9tape de mutation est classiquement effectu\u00E9e par l'ajout d'une valeur al\u00E9atoire tir\u00E9e au sein d'une distribution normale. La s\u00E9lection s'effectue par un choix d\u00E9terministe des meilleurs individus, selon l'\u00E9chelle de valeur de la fonction objectif."@fr . . . . "\u0415\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0456\u0439\u043D\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0456\u044F (\u0430\u043D\u0433\u043B. Evolution strategy) - \u0435\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0438\u0439 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u0457 \u0432 \u0440\u043E\u0437\u0434\u0456\u043B\u0456 \u0435\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0456\u0439\u043D\u0438\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0456\u0432, \u0437\u0430\u0441\u043D\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u0439 \u043D\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043F\u0442\u0430\u0446\u0456\u0457 \u0442\u0430 \u0435\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0456\u0457. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0440\u043E\u0437\u0440\u043E\u0431\u043B\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0432 1964 \u0440\u043E\u0446\u0456 \u043D\u0456\u043C\u0435\u0446\u044C\u043A\u0438\u043C \u0432\u0447\u0435\u043D\u0438\u043C \u0406\u043D\u0433\u043E \u0420\u0435\u0445\u0435\u043D\u0431\u0435\u0440\u0433\u043E\u043C \u0456 \u0440\u043E\u0437\u0432\u0438\u043D\u0435\u043D\u0438\u0439 \u043D\u0430\u0434\u0430\u043B\u0456 \u0425\u0430\u043D\u0441\u043E\u043C-\u041F\u043E\u043B\u043E\u043C \u0428\u0432\u0435\u0444\u0435\u043B\u043E\u043C \u0442\u0430 \u0456\u043D\u0448\u0438\u043C\u0438."@uk . . "\u0415\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0456\u0439\u043D\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0456\u044F (\u0430\u043D\u0433\u043B. Evolution strategy) - \u0435\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0438\u0439 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u0457 \u0432 \u0440\u043E\u0437\u0434\u0456\u043B\u0456 \u0435\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0456\u0439\u043D\u0438\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0456\u0432, \u0437\u0430\u0441\u043D\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u0439 \u043D\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043F\u0442\u0430\u0446\u0456\u0457 \u0442\u0430 \u0435\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0456\u0457. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0440\u043E\u0437\u0440\u043E\u0431\u043B\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0432 1964 \u0440\u043E\u0446\u0456 \u043D\u0456\u043C\u0435\u0446\u044C\u043A\u0438\u043C \u0432\u0447\u0435\u043D\u0438\u043C \u0406\u043D\u0433\u043E \u0420\u0435\u0445\u0435\u043D\u0431\u0435\u0440\u0433\u043E\u043C \u0456 \u0440\u043E\u0437\u0432\u0438\u043D\u0435\u043D\u0438\u0439 \u043D\u0430\u0434\u0430\u043B\u0456 \u0425\u0430\u043D\u0441\u043E\u043C-\u041F\u043E\u043B\u043E\u043C \u0428\u0432\u0435\u0444\u0435\u043B\u043E\u043C \u0442\u0430 \u0456\u043D\u0448\u0438\u043C\u0438."@uk . . "\u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u0631\u0627\u062A\u064A\u062C\u064A\u0629 \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631\u064A\u0629 \u0641\u064A \u0639\u0644\u0645 \u0627\u0644\u062D\u0627\u0633\u0648\u0628 \u0647\u064A \u062A\u0642\u0646\u064A\u0629 \u0627\u0633\u062A\u0645\u062B\u0627\u0644 \u062A\u0631\u062A\u0643\u0632 \u0639\u0644\u0649 \u0645\u0641\u0627\u0647\u064A\u0645 \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631 \u0648\u0627\u0644\u062A\u0643\u064A\u0641. \u0648\u0647\u064A \u062A\u0646\u062A\u0645\u064A \u0625\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0635\u0646\u0641 \u0627\u0644\u0639\u0627\u0645 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631\u064A \u0623\u0648 \u0645\u0646\u0647\u062C\u064A\u0627\u062A \u0627\u0644\u062A\u0637\u0648\u0631 \u0627\u0644\u0627\u0635\u0637\u0646\u0627\u0639\u064A."@ar . . "In computer science, an evolution strategy (ES) is an optimization technique based on ideas of evolution. It belongs to the general class of evolutionary computation or artificial evolution methodologies."@en . . . . "940033"^^ . "\u042D\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0438\u043E\u043D\u043D\u0430\u044F \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044F"@ru . "Strat\u00E9gie d'\u00E9volution"@fr . . "Estrategia evolutiva"@es . . . . . . . . "Estrat\u00E9gia evolutiva"@pt . . . . . . . . . . "\u0627\u0633\u062A\u0631\u0627\u062A\u064A\u062C\u064A\u0629 \u062A\u0637\u0648\u0631\u064A\u0629"@ar . . "6568"^^ . . . "Em ci\u00EAncia dos computadores, estrat\u00E9gia evolutiva (em ingl\u00EAs, evolution strategy ou ES) \u00E9 uma t\u00E9cnica de optimiza\u00E7\u00E3o baseada nas ideias de adapta\u00E7\u00E3o e evolu\u00E7\u00E3o. Foi criada nas d\u00E9cadas de 1960 e 1970 por Ingo Rechenberg e seus colaboradores, e pertence a categoria mais geral de computa\u00E7\u00E3o evolutiva ou evolu\u00E7\u00E3o artificial."@pt . . . "En inform\u00E1tica, las estrategias evolutivas son un tipo de algoritmos evolutivos que se caracterizan principalmente por: La selecci\u00F3n de individuos para la recombinaci\u00F3n es imparcial y es un proceso determinista, se diferencian del resto de los Algoritmos Evolutivos principalmente por la forma del operador de mutaci\u00F3n y son aplicadas principalmente en problemas de optimizaci\u00F3n continua donde la representaci\u00F3n es a trav\u00E9s de vectores de n\u00FAmeros reales. Fueron originalmente creadas en la Universidad T\u00E9cnica de Berl\u00EDn en 1964. Donde Un seudoc\u00F3digo para el algoritmo general puede ser el siguiente:"@es . . "Em ci\u00EAncia dos computadores, estrat\u00E9gia evolutiva (em ingl\u00EAs, evolution strategy ou ES) \u00E9 uma t\u00E9cnica de optimiza\u00E7\u00E3o baseada nas ideias de adapta\u00E7\u00E3o e evolu\u00E7\u00E3o. Foi criada nas d\u00E9cadas de 1960 e 1970 por Ingo Rechenberg e seus colaboradores, e pertence a categoria mais geral de computa\u00E7\u00E3o evolutiva ou evolu\u00E7\u00E3o artificial."@pt . "Estrat\u00E8gia evolutiva"@ca . . "En inform\u00E0tica, una estrat\u00E8gia evolutiva (ES, de les seves sigles en angl\u00E8s) \u00E9s un m\u00E8tode computacional d'optimitzaci\u00F3 basat en les idees de l'evoluci\u00F3. Pertany a la classe general de la computaci\u00F3 evolutiva o a la metodologia dels . L'estrat\u00E8gia evolutiva treballa amb una poblaci\u00F3 d'individus pertanyents al domini dels nombres reals, que evolucionen seguint processos de mutaci\u00F3 i recombinaci\u00F3 per assolir l'\u00F2ptim de la funci\u00F3 objectiu. Cada individu de la poblaci\u00F3 \u00E9s un possible \u00F2ptim de la . La representaci\u00F3 de cada individu de la poblaci\u00F3 consta de dos tipus de variables: les variables objecte i les variables estrat\u00E8giques. Les variables objecte s\u00F3n els possibles valors que fan que la funci\u00F3 objectiu assoleixi l'\u00F2ptim global i les variables estrat\u00E8giques s\u00F3n els par\u00E0metres mitjan\u00E7ant els quals es regeix el proc\u00E9s evolutiu; en altres paraules, les variables estrat\u00E8giques indiquen de quina manera les variables objecte s\u00F3n afectades per la mutaci\u00F3. En una analogia m\u00E9s precisa, en les estrat\u00E8gies evolutives el genotip \u00E9s el conjunt format per les variables objecte i les variables estrat\u00E8giques. El fenotip, en canvi, s\u00F3n les variables objecte, car a mesura que varien, el rendiment de l'individu millora o empitjora."@ca . "\u9032\u5316\u6226\u7565\uFF08\u3057\u3093\u304B\u305B\u3093\u308A\u3083\u304F\u3001\u82F1: Evolution Strategy, ES\uFF09\u3042\u308B\u3044\u306F\u9032\u5316\u7684\u6226\u7565\uFF08\u3057\u3093\u304B\u3066\u304D\u305B\u3093\u308A\u3083\u304F\uFF09\u306F\u3001\u30E1\u30BF\u30D2\u30E5\u30FC\u30EA\u30B9\u30C6\u30A3\u30AF\u30B9\u306E\u63A2\u7D22\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u3067\u3042\u308B\u30024\u3064\u306E\u4E3B\u8981\u306A\u9032\u5316\u7684\u30A2\u30EB\u30B4\u30EA\u30BA\u30E0\u65B9\u6CD5\u8AD6\u306E\u4E00\u3064\u3067\u3082\u3042\u308B\u3002"@ja . "\u042D\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0438\u043E\u043D\u043D\u0430\u044F \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044F (\u0430\u043D\u0433\u043B. Evolution strategy) \u2014 \u044D\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438\u0439 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043B\u0435 \u044D\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0438\u043E\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u043E\u0432, \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044B\u0439 \u043D\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043F\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u044D\u0432\u043E\u043B\u044E\u0446\u0438\u0438. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043E\u0442\u0430\u043D \u0432 1964 \u0433\u043E\u0434\u0443 \u043D\u0435\u043C\u0435\u0446\u043A\u0438\u043C \u0443\u0447\u0451\u043D\u044B\u043C \u0418\u043D\u0433\u043E \u0420\u0435\u0445\u0435\u043D\u0431\u0435\u0440\u0433\u043E\u043C[en] \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442 \u0432 \u0434\u0430\u043B\u044C\u043D\u0435\u0439\u0448\u0435\u043C \u0425\u0430\u043D\u0441-\u041F\u043E\u043B\u043E\u043C \u0428\u0432\u0435\u0444\u0435\u043B\u0435\u043C[en] \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043C\u0438."@ru . . "En inform\u00E1tica, las estrategias evolutivas son un tipo de algoritmos evolutivos que se caracterizan principalmente por: La selecci\u00F3n de individuos para la recombinaci\u00F3n es imparcial y es un proceso determinista, se diferencian del resto de los Algoritmos Evolutivos principalmente por la forma del operador de mutaci\u00F3n y son aplicadas principalmente en problemas de optimizaci\u00F3n continua donde la representaci\u00F3n es a trav\u00E9s de vectores de n\u00FAmeros reales. Fueron originalmente creadas en la Universidad T\u00E9cnica de Berl\u00EDn en 1964. La forma general de los algoritmos Estrategias Evolutivas tiene la siguiente notaci\u00F3n: Donde \n* \u00B5: Tama\u00F1o de la poblaci\u00F3n \n* \u03C1: N\u00FAmero de padres seleccionados para recombinarse \n* \u03BB: N\u00FAmero de individuos en la descendencia Un seudoc\u00F3digo para el algoritmo general puede ser el siguiente: 0 given \u03C1, \u00B5, \u03BB \u03F5 N+1 initialize P = {(xk; f(xk)) | 1 \u2264 k \u2264 \u00B5}2 while not happy3 Q = {}4 for k \u03F5 {1, ... , \u03BB}5 selected = select_mates(\u03C1, P)6 xk = recombine(selected)7 xk = mutate(xk)8 Q = Q + (xk; f(xk))9 P = P U Q10 P = select_by_age(P) 11 P = select_best(\u00B5, P) // by f-ranking En el cual se tiene inicialmente un conjunto de \u00B5 padres. En cada iteraci\u00F3n del algoritmo se crea la descendencia (\u03BB), para esto se seleccionan aleatoriamente \u03C1 padres que van a recombinarse, se muta el producto de la recombinaci\u00F3n y se forma el nuevo individuo. Luego de formarse el conjunto de la descendencia, se seleccionan los mejores \u00B5 individuos entre la poblaci\u00F3n anterior y la nueva descendencia. Una de las caracter\u00EDsticas distintivas de las Estrategias Evolutivas dentro de los Algoritmos Evolutivos es el operador de mutaci\u00F3n. Dicho operador se realiza a trav\u00E9s de una distribuci\u00F3n normal multivariante: \n* Un vector aleatorio n-dimensional X, distribuye normal multivariante con par\u00E1metro y matriz de covarianza definida positiva C si su funci\u00F3n de densidad es: \n* En notaci\u00F3n corta: Las distribuciones m\u00E1s usadas en Estrategias Evolutivas son: Existen otras variantes de Estrategias Evolutivas: \n* (1+1)-ES (Solo un padre genera una descendencia mutando, luego se selecciona el mejor de ambos. Necesita de otros par\u00E1metros que se autoajustan) \n* (\u00B5, \u03BB)-MSC-ES \n* DR1, DR2, DR3 \n* CMA-ES (Es uno de los m\u00E1s usados en la pr\u00E1ctica, mantiene una matriz de par\u00E1metros que se autoajusta)"@es . . . . "In computer science, an evolution strategy (ES) is an optimization technique based on ideas of evolution. It belongs to the general class of evolutionary computation or artificial evolution methodologies."@en . .