MMES:大規模最適化のための混合モデルベース進化戦略【JST・京大機械翻訳】

He Xiaoyu; Zheng Zibin; Zhou Yuren

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218616972065 整理番号：22P0309325

MMES:大規模最適化のための混合モデルベース進化戦略【JST・京大機械翻訳】

MMES: Mixture Model based Evolution Strategy for Large-Scale Optimization

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発行年： 2022年03月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究は,大規模設定における共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)のための効率的なサンプリング法を提供する。CMA-ESにおけるGaussサンプリングへの契約において,提案方法は混合モデルから突然変異ベクトルを生成し,限られた時間予算内の問題景観の豊富な変数相関の利用を容易にする。この混合モデルの確率分布を解析し,CMA-ESのGauss分布を制御可能な精度で近似することを示した。このサンプリング法を用いて,変異強度適応のための新しい方法と組み合わせて,大規模最適化のための混合モデルベース進化戦略(MMES)-CMA-ES変異体を定式化した。数値シミュレーションは,CMA-ESの時間複雑性を著しく低減する一方で,MMESは回転不変性を保存し,高次元問題にスケーラブルであり,大域的最適化を実行する最先端技術に対して競合することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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