Pythonの進化計算ライブラリDeap(3) - Qiita

CMA-ES 前回および前々回に続いてPythonの進化計算ライブラリDeapの紹介の続きをやります。今回はCMA-ESを見ていきます。 まず最初に、CMA-ESがどういったものかを解説したいと思います。CMA-ESは Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy の略で非線形/不連続関数の最適化計算です。簡単に説明すると、探索個体群の生成を多変量正規分布を用いて行い、個体群の評価から多変量正規分布の平均と分散共分散行列を更新させていくという方法です。 今、探索空間が$n$次元で$k$ステップ目の$\lambda(>1)$個の個体群生成を行うとした場合、以下の多変量正規分布から解候補$x_i \in {\bf R}^n(i=1,...,\lambda)$が生成されます。