DCMA, yet another derandomization in covariance-matrix-adaptation

Olivier Teytaud 1 Sylvain Gelly 1
1 TANC - Algorithmic number theory for cryptology
LIX - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau], Inria Saclay - Ile de France, X - École polytechnique, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7161
Abstract : In a preliminary part of this paper, we analyze the neces- sity of randomness in evolution strategies. We conclude to the necessity of ”continuous”-randomness, but with a much more limited use of randomness than what is commonly used in evolution strategies. We then apply these results to CMA- ES, a famous evolution strategy already based on the idea of derandomization, which uses random independent Gaus- sian mutations. We here replace these random independent Gaussian mutations by a quasi-random sample. The mod- ification is very easy to do, the modified algorithm is com- putationally more efficient and its convergence is faster in terms of the number of iterates for a given precision.
Type de document :
Communication dans un congrès
GECCO, 2007, London, United Kingdom. 2007
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [22 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/inria-00173207
Contributeur : Olivier Teytaud <>
Soumis le : mercredi 19 septembre 2007 - 15:46:02
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:06:38
Document(s) archivé(s) le : vendredi 9 avril 2010 - 02:28:41

Fichier

geccodcma.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00173207, version 1

Collections

Citation

Olivier Teytaud, Sylvain Gelly. DCMA, yet another derandomization in covariance-matrix-adaptation. GECCO, 2007, London, United Kingdom. 2007. 〈inria-00173207〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

200

Téléchargements de fichiers

198