論文の概要: Mutation Strength Adaptation of the $(μ/μ_I, λ)$-ES for Large Population Sizes on the Sphere Function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09761v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 07:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 17:14:27.205508
- Title: Mutation Strength Adaptation of the $(μ/μ_I, λ)$-ES for Large Population Sizes on the Sphere Function
- Title（参考訳）: 球関数上の大集団サイズに対する$(μ/μ_I, λ)$-ESの変異強度適応
- Authors: Amir Omeradzic, Hans-Georg Beyer,
- Abstract要約: 多組換え$(mu/mu_I, lambda)$-ESの突然変異強度適応特性について検討した。
累積ステップサイズ適応と可変自己適応(sigma$SA)の標準実装を実験的に理論的に検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The mutation strength adaptation properties of a multi-recombinative $(\mu/\mu_I, \lambda)$-ES are studied for isotropic mutations. To this end, standard implementations of cumulative step-size adaptation (CSA) and mutative self-adaptation ($\sigma$SA) are investigated experimentally and theoretically by assuming large population sizes ($\mu$) in relation to the search space dimensionality ($N$). The adaptation is characterized in terms of the scale-invariant mutation strength on the sphere in relation to its maximum achievable value for positive progress. %The results show how the different $\sigma$-adaptation variants behave as $\mu$ and $N$ are varied. Standard CSA-variants show notably different adaptation properties and progress rates on the sphere, becoming slower or faster as $\mu$ or $N$ are varied. This is shown by investigating common choices for the cumulation and damping parameters. Standard $\sigma$SA-variants (with default learning parameter settings) can achieve faster adaptation and larger progress rates compared to the CSA. However, it is shown how self-adaptation affects the progress rate levels negatively. Furthermore, differences regarding the adaptation and stability of $\sigma$SA with log-normal and normal mutation sampling are elaborated.
- Abstract（参考訳）: 多組換え$(\mu/\mu_I, \lambda)$-ESの突然変異強度適応特性について検討した。
この目的のために、累積ステップサイズ適応(CSA)と可変自己適応(\sigma$SA)の標準実装を、探索空間次元(N$)に関して大きな集団サイズ(\mu$)を仮定することにより、実験的に理論的に検討した。
この適応は、球面上のスケール不変変異強度と、正の進行に対する最大達成可能な値とで特徴づけられる。
% 異なる $\sigma$-adaptation 変種が $\mu$ と $N$ の振る舞いを示す。
標準 CSA 変種は、球面上の適応特性と進行速度が顕著に異なり、$\mu$ または $N$ が変化するにつれて遅くなるかより速くなる。
これは累積および減衰パラメータの一般的な選択を調査することによって示される。
標準$\sigma$SA-variants(デフォルトの学習パラメータ設定を持つ)は、CSAよりも高速な適応と進捗率を達成することができる。
しかし,自己適応が進行率に悪影響を及ぼすことを示す。
さらに、対数正規および正規突然変異サンプリングによる$\sigma$SAの適応と安定性の相違について詳述した。
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