Natural evolution strategy
प्राकृतिक विकास रणनीति (एन. ई. एस.) ब्लैक बॉक्स समस्याओं के लिए संख्यात्मक अनुकूलन एल्गोरिदम का एक परिवार है। विकास की रणनीतियों की भावना के समान, वे उच्च अपेक्षित योग्यता की ओर प्राकृतिक प्रवणता का पालन करके खोज वितरण के (निरंतर) मापदंडों को बार-बार अद्यतन करते हैं। विधि सामान्य प्रक्रिया इस प्रकार हैः मानकीकृत खोज वितरण का उपयोग खोज बिंदुओं के एक समूह का उत्पादन करने के लिए किया जाता है, और ऐसे प्रत्येक बिंदु पर योग्यता कार्य का मूल्यांकन किया जाता है। वितरण के पैरामीटर (जिसमें रणनीति पैरामीटर शामिल हैं) एल्गोरिथ्म को फिटनेस फ़ंक्शन की (स्थानीय) संरचना को अनुकूलन रूप से पकड़ने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, एक गौसी वितरण के मामले में, इसमें माध्य और सहप्रसरण मैट्रिक्स शामिल हैं। नमूनों से, एन. ई. एस. उच्च अपेक्षित फिटनेस की दिशा में मापदंडों पर एक खोज प्रवणता का अनुमान लगाता है। एन. ई. एस. तब प्राकृतिक ढाल के साथ एक ढाल चढ़ाई चरण करता है, एक दूसरा क्रम विधि जो, सादे ढाल के विपरीत, अनिश्चितता के संबंध में अद्यतन को पुनः सामान्यीकृत करती है। यह चरण महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह किसी दिए गए मापदंड से उत्पन्न होने वाले दोलनों, समय से पहले अभिसरण और अवांछित प्रभावों को रोकता है। पूरी प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि एक रोक मानदंड पूरा नहीं हो जाता। एन. ई. एस. परिवार के सभी सदस्य एक ही सिद्धांत के आधार पर काम करते हैं। वे प्रायिकता वितरण के प्रकार और उपयोग की जाने वाली ढाल सन्निकटन विधि में भिन्न होते हैं। अलग-अलग खोज स्थानों के लिए अलग-अलग खोज वितरण की आवश्यकता होती है; उदाहरण के लिए, कम आयामी में यह पूर्ण सहप्रसरण मैट्रिक्स को मॉडल करने के लिए अत्यधिक फायदेमंद हो सकता है। दूसरी ओर, उच्च आयामों में, एक अधिक स्केलेबल विकल्प सहप्रसरण को केवल विकर्ण तक सीमित करना है। इसके अलावा, अत्यधिक बहु-मॉडल खोज स्थानों को अधिक भारी-पूंछ वाले वितरण से लाभ हो सकता है (जैसे कि कौची, जैसा कि गॉसियन के विपरीत)। वितरणों के बीच एक अंतिम अंतर उत्पन्न होता है जहां हम विश्लेषणात्मक रूप से प्राकृतिक प्रवणता की गणना कर सकते हैं, और अधिक सामान्य वितरण जहां हमें नमूनों से इसका अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है। खोज प्रवणता आइए खोज वितरण के मापदंडों और पर मूल्यांकन किए गए योग्यता कार्य को निरूपित करें। एन. ई. एस. तब ढाल चढ़ाई के माध्यम से खोज वितरण के तहत अपेक्षित योग्यता को अधिकतम करने के उद्देश्य का पीछा करता है। ग्रेडिएंट को फिर से लिखा जा सकता है, जो कि लॉग-डेरिवेटिव्स के समय का अपेक्षित मूल्य है। व्यवहार में, नमूनों की एक सीमित संख्या के आधार पर मोंटे कार्लो सन्निकटन का उपयोग करना संभव है। अंत में, खोज वितरण के मापदंडों को बार-बार अद्यतन किया जा सकता है प्राकृतिक ढाल चढ़ाई अद्यतन के लिए सादे यादृच्छिक ढाल का उपयोग करने के बजाय, एनईएस प्राकृतिक ढाल का अनुसरण करता है, जिसे सादे (वेनिला) ढाल पर कई फायदे होने के लिए दिखाया गया है, उदाहरण के लिए। : ढाल दिशा खोज वितरण के पैरामीटराइजेशन से स्वतंत्र है, अद्यतन परिमाण को अनिश्चितता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित किया जाता है, बदले में पठारों और कटकों पर तेजी से अभिसरण होता है। एन. ई. एस. अद्यतन इसलिए है, जहाँ फिशर सूचना मैट्रिक्स है। फिशर मैट्रिक्स की गणना कभी-कभी ठीक से की जा सकती है, अन्यथा लॉग-व्युत्पन्न का पुनः उपयोग करते हुए नमूनों से इसका अनुमान लगाया जाता है। एन. ई. एस. को आकार देने वाली फिटनेस, फिटनेस फ़ंक्शन के एकरस रूप से बढ़ते परिवर्तनों के तहत एल्गोरिथ्म को अधिक मजबूत और अपरिवर्तनीय बनाने के लिए रैंक-आधारित फिटनेस शेपिंग का उपयोग करती है। इस उद्देश्य के लिए, जनसंख्या की योग्यता को उपयोगिता मूल्यों के एक समूह में बदल दिया जाता है। आइए सबसे अच्छे व्यक्ति को निरूपित करें। उपयोगिता के साथ फिटनेस को बदलने पर, ढाल अनुमान बन जाता है। उपयोगिता कार्य का चयन एल्गोरिथ्म का एक मुक्त पैरामीटर है। स्यूडोकोड 1 रिपीट 2// जनसंख्या का आकार 3 4 5 6 अंत 7// है जो श्रेणी 8 9// पर आधारित है या इसकी गणना ठीक 10// से करें जब तक कि मानदंड को रोका नहीं जाता है तब तक सीखने की दर 11 है विकासवादी गणना सहप्रसरण मैट्रिक्स अनुकूलन विकास रणनीति (सीएमए-ईएस) ग्रंथ सूची डी. विएर्स्ट्रा, टी. शॉल, जे. पीटर्स और जे. श्मिधुबर (2008) भी देखें। प्राकृतिक विकास रणनीतियाँ। विकासवादी संगणना (सी. ई. सी.) पर आई. ई. ई. ई. कांग्रेस। वाई. सन, डी. विएस्ट्रा, टी. शॉल और जे. श्मिधुबर (2009)। प्राकृतिक प्रवणता का उपयोग करके यादृच्छिक खोज करें। मशीन लर्निंग पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन (आई. सी. एम. एल.) टी. ग्लासमेकर्स, टी. शॉल, वाई. सन, डी. विएर्स्ट्रा और जे. श्मिधुबर (2010)। घातीय प्राकृतिक विकास रणनीतियाँ। आनुवंशिक और विकासवादी संगणना सम्मेलन (जीईसीसीओ)। टी. शॉल, टी. ग्लासमेचर्स और जे. श्मिधुबर (2011)। प्राकृतिक विकास रणनीतियों के लिए उच्च आयाम और भारी पूंछ। आनुवंशिक और विकासवादी संगणना सम्मेलन (जीईसीसीओ)। टी. शॉल (2012)। प्राकृतिक विकास रणनीतियाँ क्षेत्र कार्यों पर अभिसरण करती हैं। आनुवंशिक और विकासवादी संगणना सम्मेलन (जीईसीसीओ)। बाहरी लिंक विभिन्न भाषाओं में एन. ई. एस. कार्यान्वयन का संग्रह विकासात्मक एल्गोरिदम यादृच्छिक अनुकूलन एल्गोरिदम और विधियाँ उदाहरण सूडोकोड के साथ लेख