Linear Convergence of Evolution Strategies with Derandomized Sampling Beyond Quasi-Convex Functions

Jérémie Decock 1, 2 Olivier Teytaud 1, 2
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
2 LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : We study the linear convergence of a simple evolutionary algorithm on non quasi-convex functions on continuous domains. Assumptions include an assumption on the sampling performed by the evolutionary algorithm (supposed to cover efficiently the neighborhood of the current search point), the conditioning of the objective function (so that the probability of improvement is not too low at each time step, given a correct step size), and the unicity of the optimum.
Mots-clés : optimization linear convergence evolution strategies non quasi-convex functions
Type de document :
Communication dans un congrès
EA - 11th Biennal International Conference on Artificial Evolution - 2013, Oct 2013, Bordeaux, France. Springer, 2013, Lecture Notes in Computer Science
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Contributeur : Jérémie Decock <>
Soumis le : jeudi 21 novembre 2013 - 15:45:47
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : samedi 22 février 2014 - 04:41:18

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Jérémie Decock, Olivier Teytaud. Linear Convergence of Evolution Strategies with Derandomized Sampling Beyond Quasi-Convex Functions. EA - 11th Biennal International Conference on Artificial Evolution - 2013, Oct 2013, Bordeaux, France. Springer, 2013, Lecture Notes in Computer Science. 〈hal-00907671〉

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