Alternative Restart Strategies for CMA-ES

Ilya Loshchilov 1, 2 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
3 Laboratoire de Recherche en Informatique
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : This paper focuses on the restart strategy of CMA-ES on multi-modal functions. A first alternative strategy proceeds by decreasing the initial step-size of the mutation while doubling the population size at each restart. A second strategy adaptively allocates the computational budget among the restart settings in the BIPOP scheme. Both restart strategies are validated on the BBOB benchmark; their generality is also demonstrated on an independent real-world problem suite related to spacecraft trajectory optimization.
Type de document :
Communication dans un congrès
Carlos A. Coello Coello, Vincenzo Cutello, Kalyanmoy Deb, Stephanie Forrest, Giuseppe Nicosia, Mario Pavone. Parallel Problem Solving From Nature, Sep 2012, Taormina, Italy. Springer Verlag, 7491, pp.296-305, 2012, LNCS
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Contributeur : Loshchilov Ilya <>
Soumis le : dimanche 1 juillet 2012 - 06:46:07
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:23
Document(s) archivé(s) le : mardi 2 octobre 2012 - 09:31:25

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  • HAL Id : hal-00713415, version 1
  • ARXIV : 1207.0206

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Ilya Loshchilov, Marc Schoenauer, Michèle Sebag. Alternative Restart Strategies for CMA-ES. Carlos A. Coello Coello, Vincenzo Cutello, Kalyanmoy Deb, Stephanie Forrest, Giuseppe Nicosia, Mario Pavone. Parallel Problem Solving From Nature, Sep 2012, Taormina, Italy. Springer Verlag, 7491, pp.296-305, 2012, LNCS. 〈hal-00713415〉

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