CMA-ES - Wikipedia

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[1]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[2][3]、その後も改良が続けられている。 概要[編集] ES は進化戦略(evolution strategy)の事で、確率を使用したメタヒューリスティックスの乱択アルゴリズム。多変量正規分布に基づいて新しいサンプルが選ばれる。分布は同じ平均値になるように設定され、突然変異は平均値を変えないように導入される。変数間の依存関係は共分散行列によって扱われる。 CMA は共分散行列適応(covariance

[mooz]

ブラックボックス関数の最適化。よく使われるらしい。