Black-box optimization benchmarking of IPOP-saACM-ES on the BBOB-2012 noisy testbed

Ilya Loshchilov 1 Marc Schoenauer 1, 2 Michèle Sebag 1, 3
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Abstract : In this paper, we study the performance of IPOP-saACM-ES, recently proposed self-adaptive surrogate-assisted Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy. The algorithm was tested using restarts till a total number of function evaluations of 10^6D was reached, where D is the dimension of the function search space. The experiments show that the surrogate model control allows IPOP-saACM-ES to be as robust as the original IPOP-aCMA-ES and outperforms the latter by a factor from 2 to 3 on 6 benchmark problems with moderate noise. On 15 out of 30 benchmark problems in dimension 20, IPOP-saACM-ES exceeds the records observed during BBOB-2009 and BBOB-2010.
Type de document :
Communication dans un congrès
Workshop Proceedings of the (GECCO) Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2012, Philadelphia, United States. 2012
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Contributeur : Loshchilov Ilya <>
Soumis le : lundi 23 avril 2012 - 18:05:49
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : mardi 24 juillet 2012 - 02:36:02

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BBOB2012_saACMES_noisy.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-00690543, version 1
  • ARXIV : 1206.0974

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Ilya Loshchilov, Marc Schoenauer, Michèle Sebag. Black-box optimization benchmarking of IPOP-saACM-ES on the BBOB-2012 noisy testbed. Workshop Proceedings of the (GECCO) Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2012, Philadelphia, United States. 2012. 〈hal-00690543〉

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