The CMA Evolution Strategy: A Tutorial

Nikolaus Hansen 1
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 : This tutorial introduces the CMA Evolution Strategy (ES), where CMA stands for Covariance Matrix Adaptation. The CMA-ES is a stochastic, or randomized, method for real-parameter (continuous domain) optimization of non-linear, non-convex functions. We try to motivate and derive the algorithm from intuitive concepts and from requirements of non-linear, non-convex search in continuous domain.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
ArXiv e-prints, arXiv:1604.00772, 2016, pp.1-39. 2005
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Contributeur : Nikolaus Hansen <>
Soumis le : vendredi 1 avril 2016 - 23:16:38
Dernière modification le : vendredi 22 juin 2018 - 01:19:52
Document(s) archivé(s) le : dimanche 3 juillet 2016 - 12:21:27

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  • HAL Id : hal-01297037, version 1
  • ARXIV : 1604.00772

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Nikolaus Hansen. The CMA Evolution Strategy: A Tutorial. ArXiv e-prints, arXiv:1604.00772, 2016, pp.1-39. 2005. 〈hal-01297037〉

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