Parameter Setting for Multicore CMA-ES with Large Populations

Nacim Belkhir 1, 2 Johann Dréo 2 Pierre Savéant 2 Marc Schoenauer 1, *
* Auteur correspondant
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 : The goal of this paper is to investigate on the overall performance of CMA-ES, when dealing with a large number of cores — considering the direct mapping between cores and individuals — and to empirically find the best parameter strategies for a parallel machine. By considering the problem of parameter setting, we empirically determine a new strategy for CMA-ES, and we investigate whether Self-CMA-ES (a self-adaptive variant of CMA-ES) could be a viable alternative to CMA-ES when using parallel computers with a coarse-grained distribution of the fitness evaluations. According to a large population size, the resulting new strategy for Self-CMA-ES and CMA-ES, is experimentally validated on BBOB benchmark where it is shown to outperform a CMA-ES with default parameter strategy.
Type de document :
Communication dans un congrès
Stephane Bonnevay and Pierrick Legrand and Nicolas Montmarché and Evelyne Lutton and Marc Schoenauer. Artificial Evolution (EA 2015), Oct 2015, Lyon, France. LNCS 9554, Springer Verlag, pp.109-122, 2016, Artificial Evolution 2015 (selected papers)
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Contributeur : Nacim Belkhir <>
Soumis le : mardi 1 décembre 2015 - 10:53:01
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 01:49:38
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 03:38:13

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  • HAL Id : hal-01236025, version 1

Citation

Nacim Belkhir, Johann Dréo, Pierre Savéant, Marc Schoenauer. Parameter Setting for Multicore CMA-ES with Large Populations. Stephane Bonnevay and Pierrick Legrand and Nicolas Montmarché and Evelyne Lutton and Marc Schoenauer. Artificial Evolution (EA 2015), Oct 2015, Lyon, France. LNCS 9554, Springer Verlag, pp.109-122, 2016, Artificial Evolution 2015 (selected papers). 〈hal-01236025〉

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