Black-Box Optimization Benchmarking the IPOP-CMA-ES on the Noiseless Testbed

Raymond Ros 1
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
Abstract : We benchmark the Covariance Matrix Adaptation-Evolution Strategy (CMA-ES) algorithm with an Increasing POPulation size (IPOP) restart policy on the BBOB noiseless testbed. The IPOP-CMA-ES is compared to the BIPOP-CMA-ES and is shown to perform at best two times faster on multi-modal functions f15 to f19 whereas it does not solve weakly structured functions f22, f23 and f24.
Type de document :
Communication dans un congrès
Genetic and Evolutionary Computation Conference 2010, Jul 2010, Portland, OR, United States. 2010
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https://hal.inria.fr/inria-00473777
Contributeur : Raymond Ros <>
Soumis le : vendredi 16 avril 2010 - 14:05:47
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : mardi 28 septembre 2010 - 12:41:05

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Raymond Ros. Black-Box Optimization Benchmarking the IPOP-CMA-ES on the Noiseless Testbed. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2010, Jul 2010, Portland, OR, United States. 2010. 〈inria-00473777〉

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