Natural evolution strategy
નેચરલ ઇવોલ્યુશન સ્ટ્રેટેજીઝ (એનઇએસ) એ બ્લેક બોક્સની સમસ્યાઓ માટે આંકડાકીય ઓપ્ટિમાઇઝેશન એલ્ગોરિધમ્સનો એક પરિવાર છે. ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચનાઓની ભાવનામાં સમાન, તેઓ ઉચ્ચ અપેક્ષિત તંદુરસ્તી તરફ કુદરતી ઢાળને અનુસરીને શોધ વિતરણના (સતત) પરિમાણોને પુનરાવર્તિત રીતે અપડેટ કરે છે. પદ્ધતિ સામાન્ય પ્રક્રિયા નીચે મુજબ છેઃ પરિમાણિત શોધ વિતરણનો ઉપયોગ શોધ બિંદુઓનો સમૂહ બનાવવા માટે થાય છે, અને આવા દરેક બિંદુ પર યોગ્યતા કાર્યનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે. વિતરણના પરિમાણો (જેમાં વ્યૂહરચનાના પરિમાણો શામેલ છે) અલ્ગોરિધમને તંદુરસ્તી કાર્યની (સ્થાનિક) રચનાને અનુકૂલનશીલ રીતે પકડવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગૌસીયન વિતરણના કિસ્સામાં, તેમાં સરેરાશ અને સહપ્રસરણ મેટ્રિક્સનો સમાવેશ થાય છે. નમૂનાઓમાંથી, એનઇએસ ઉચ્ચ અપેક્ષિત તંદુરસ્તી તરફના પરિમાણો પર શોધ ઢાળનો અંદાજ કાઢે છે. એનઇએસ પછી કુદરતી ઢાળ સાથે ઢાળ ચઢાણ પગલું કરે છે, જે બીજા ક્રમની પદ્ધતિ છે, જે સાદા ઢાળથી વિપરીત, અનિશ્ચિતતાના સંદર્ભમાં અપડેટને ફરીથી સામાન્ય બનાવે છે. આ પગલું નિર્ણાયક છે, કારણ કે તે આપેલ પરિમાણમાંથી ઉદ્ભવતા ઓસિલેશન, અકાળ કન્વર્જન્સ અને અનિચ્છનીય અસરોને અટકાવે છે. જ્યાં સુધી અટકાવવાના માપદંડ પૂરા ન થાય ત્યાં સુધી સમગ્ર પ્રક્રિયા પુનરાવર્તિત થાય છે. એનઇએસ પરિવારના તમામ સભ્યો સમાન સિદ્ધાંતોના આધારે કામ કરે છે. તેઓ સંભાવના વિતરણના પ્રકાર અને ઉપયોગમાં લેવાતી ઢાળ અંદાજ પદ્ધતિમાં અલગ પડે છે. વિવિધ શોધ જગ્યાઓને વિવિધ શોધ વિતરણની જરૂર પડે છે; ઉદાહરણ તરીકે, ઓછી પરિમાણીયતામાં તે સંપૂર્ણ સહપરિવર્તન મેટ્રિક્સનું મોડેલ બનાવવા માટે ખૂબ ફાયદાકારક હોઈ શકે છે. ઉચ્ચ પરિમાણોમાં, બીજી બાજુ, વધુ સ્કેલેબલ વિકલ્પ એ છે કે સહપ્રસરણને માત્ર કર્ણ સુધી મર્યાદિત કરવું. વધુમાં, બહુ-મોડલ શોધ જગ્યાઓને વધુ ભારે-પૂંછડીના વિતરણથી ફાયદો થઈ શકે છે (જેમ કે કાઉચી, ગૌસીયનના વિરોધમાં). વિતરણો વચ્ચે છેલ્લો તફાવત ઊભો થાય છે જ્યાં આપણે વિશ્લેષણાત્મક રીતે કુદરતી ઢાળની ગણતરી કરી શકીએ છીએ, અને વધુ સામાન્ય વિતરણો જ્યાં આપણે નમૂનાઓમાંથી તેનો અંદાજ કાઢવાની જરૂર છે. શોધ ઢાળ ચાલો શોધ વિતરણના પરિમાણો અને અહીં મૂલ્યાંકન કરાયેલ માવજત કાર્યને સૂચવીએ. એનઇએસ પછી ઢાળ ચઢાણ દ્વારા શોધ વિતરણ હેઠળ અપેક્ષિત તંદુરસ્તીને મહત્તમ બનાવવાના ઉદ્દેશ્યને અનુસરે છે. ઢાળને તે રીતે ફરીથી લખી શકાય છે, એટલે કે લોગ-ડેરિવેટિવ્ઝના સમયનું અપેક્ષિત મૂલ્ય. વ્યવહારમાં, મર્યાદિત સંખ્યામાં નમૂનાઓના આધારે મોન્ટે કાર્લો અંદાજનો ઉપયોગ કરવો શક્ય છે. છેવટે, શોધ વિતરણના પરિમાણોને પુનરાવર્તિત રીતે અપડેટ કરી શકાય છે કુદરતી ઢાળ ચડતો ફેરફાર માટે સાદા સ્ટોકેસ્ટિક ઢાળનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, એનઇએસ કુદરતી ઢાળને અનુસરે છે, જે સાદા (વેનીલા) ઢાળ પર અસંખ્ય ફાયદા ધરાવે છે તેવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે, દા. ત. : ઢાળની દિશા શોધ વિતરણના પરિમાણથી સ્વતંત્ર છે, અપડેટ્સ પરિમાણો અનિશ્ચિતતાના આધારે આપમેળે સમાયોજિત થાય છે, બદલામાં પઠારો અને પર્વતમાળાઓ પર ઝડપી અભિસરણ થાય છે. તેથી એનઇએસ અપડેટ એ છે કે, ફિશર માહિતી મેટ્રિક્સ ક્યાં છે. ફિશર મેટ્રિક્સની ગણતરી કેટલીકવાર બરાબર કરી શકાય છે, અન્યથા તે લોગ-ડેરિવેટિવ્ઝનો ફરીથી ઉપયોગ કરીને નમૂનાઓમાંથી અંદાજવામાં આવે છે. એનઇએસને આકાર આપતી તંદુરસ્તી ક્રમ-આધારિત તંદુરસ્તી આકારનો ઉપયોગ કરે છે જેથી અલ્ગોરિધમને વધુ મજબૂત અને તંદુરસ્તી કાર્યના એકવિધ રીતે વધતા પરિવર્તન હેઠળ અપરિવર્તનશીલ બનાવી શકાય. આ હેતુ માટે, વસ્તીની તંદુરસ્તી ઉપયોગિતા મૂલ્યોના સમૂહમાં રૂપાંતરિત થાય છે. ચાલો શ્રેષ્ઠ વ્યક્તિને સૂચવીએ. તંદુરસ્તીને ઉપયોગિતા સાથે બદલીને, ઢાળનો અંદાજ બને છે. ઉપયોગિતા કાર્યની પસંદગી એ અલ્ગોરિધમનો મુક્ત પરિમાણ છે. સ્યુડોકોડ 1 પુનરાવર્તન 2// એ વસ્તીનું કદ 3 4 5 6 અંત 7// છે જે ક્રમ 8 9// પર આધારિત છે અથવા તેની ગણતરી કરો બરાબર 10// એ શીખવાનો દર 11 છે જ્યાં સુધી માપદંડ બંધ ન થાય ત્યાં સુધી વિકાસલક્ષી ગણતરી કોવેરિયન્સ મેટ્રિક્સ અનુકૂલન ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના (CMA-ES) ગ્રંથસૂચિ ડી. વિએસ્ટ્રા, ટી. શૉલ, જે. પીટર્સ અને જે. શ્મિધુબર (2008) પણ જુઓ. કુદરતી ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચનાઓ. ઇવોલ્યુશનરી કમ્પ્યુટેશન (CEC) પર IEEE કોંગ્રેસ. વાય. સન, ડી. વિએસ્ટ્રા, ટી. શૉલ અને જે. શ્મિધુબર (2009). નેચરલ ગ્રેડિયન્ટનો ઉપયોગ કરીને સ્ટોકેસ્ટિક સર્ચ કરો. મશીન લર્નિંગ પર આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદ (ICML). ટી. ગ્લાસમેકર્સ, ટી. શૉલ, વાય. સન, ડી. વિએસ્ટ્રા અને જે. શ્મિધુબર (2010). ઘાતાંકીય કુદરતી ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચનાઓ. આનુવંશિક અને ઉત્ક્રાંતિ ગણતરી પરિષદ (GECCO). ટી. શૉલ, ટી. ગ્લાસમેકર્સ અને જે. શ્મિધુબર (2011). કુદરતી ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચનાઓ માટે ઉચ્ચ પરિમાણો અને ભારે પૂંછડીઓ. આનુવંશિક અને ઉત્ક્રાંતિ ગણતરી પરિષદ (GECCO). ટી. શૉલ (2012). કુદરતી ઉત્ક્રાંતિની વ્યૂહરચનાઓ ગોળાકાર કાર્યો પર એકરૂપ થાય છે. આનુવંશિક અને ઉત્ક્રાંતિ ગણતરી પરિષદ (GECCO). બાહ્ય કડીઓ વિવિધ ભાષાઓમાં એનઇએસ અમલીકરણનો સંગ્રહ ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સ સ્ટોકેસ્ટિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન ઓપ્ટિમાઇઝેશન અલ્ગોરિધમ્સ અને પદ્ધતિઓ ઉદાહરણ સ્યુડોકોડ સાથેના લેખો