性能や特徴とは? わかりやすく解説

性能や特徴

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/12/01 07:30 UTC 版)

CMA-ES」の記事における「性能や特徴」の解説

多く進化戦略比較する利用者手作業指定しないと正常に動作しないパラメータ少ない。 4次元以下の場合Nelder-Mead法の方が速い場合もあるが、Nelder-Mead法最小値ではなく極小値収束することが多い。 ノイズがなく、導関数既知の場合準ニュートン法BFGS法やNEWUOAの方が10倍速い。 目的関数定義域の各次元スケーリングは0〜10などに線形変換指数関数などを使って揃え必要があるまた、ライブラリには定義域有界時にその範囲内に収めるための関数提供されている。 C++版の libcmaes では導関数利用して高速化を図ることもできるn次元の時、反復1回分の計算量は O ( n 2 ) {\displaystyle O(n^{2})} だが、変数間の依存関係調べることを諦め共分散行列更新対角要素だけに限定することで計算量を O ( n ) {\displaystyle O(n)} に減らすことができる。C言語版は diagonalCovarianceMatrix オプション指定し、libcmaes はアルゴリズムを sepacmaes に指定することでその動作をする。

※この「性能や特徴」の解説は、「CMA-ES」の解説の一部です。
「性能や特徴」を含む「CMA-ES」の記事については、「CMA-ES」の概要を参照ください。

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