Natural evolution strategy
قدرتی ارتقاء کی حکمت عملی (این ای ایس) بلیک باکس کے مسائل کے لیے عددی اصلاح کے الگورتھم کا ایک خاندان ہے۔ ارتقاء کی حکمت عملیوں کی طرح، وہ اعلی متوقع فٹنس کی طرف قدرتی میلان پر عمل کرتے ہوئے تلاش کی تقسیم کے (مسلسل) پیرامیٹرز کو بار بار اپ ڈیٹ کرتے ہیں۔ طریقہ کار عمومی طریقہ کار مندرجہ ذیل ہے: پیرامیٹرائزڈ سرچ ڈسٹری بیوشن کا استعمال سرچ پوائنٹس کا ایک بیچ تیار کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، اور اس طرح کے ہر نقطہ پر فٹنس فنکشن کا جائزہ لیا جاتا ہے۔ تقسیم کے پیرامیٹرز (جس میں حکمت عملی کے پیرامیٹرز شامل ہیں) الگورتھم کو فٹنس فنکشن کے (مقامی) ڈھانچے کو موافقت کے ساتھ حاصل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، گوسی تقسیم کے معاملے میں، یہ اوسط اور کوویرینس میٹرکس پر مشتمل ہوتا ہے۔ نمونوں سے، این ای ایس اعلی متوقع فٹنس کی طرف پیرامیٹرز پر سرچ گریڈینٹ کا تخمینہ لگاتا ہے۔ اس کے بعد این ای ایس قدرتی میلان کے ساتھ ایک میلان چڑھائی کا مرحلہ انجام دیتا ہے، جو ایک دوسرے درجے کا طریقہ ہے، جو سادہ میلان کے برعکس، غیر یقینی صورتحال کے حوالے سے اپ ڈیٹ کو دوبارہ معمول پر لاتا ہے۔ یہ مرحلہ اہم ہے، کیونکہ یہ کسی دی گئی پیرامیٹرائزیشن سے پیدا ہونے والے ارتعاش، قبل از وقت کنورجنس، اور ناپسندیدہ اثرات کو روکتا ہے۔ یہ پورا عمل اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ رکنے کا معیار پورا نہ ہو جائے۔ این ای ایس خاندان کے تمام افراد ایک ہی اصولوں کی بنیاد پر کام کرتے ہیں۔ وہ امکانات کی تقسیم کی قسم اور استعمال شدہ گریڈینٹ تخمینہ کے طریقہ کار میں مختلف ہیں۔ مختلف تلاش کی جگہوں کے لیے مختلف تلاش کی تقسیم کی ضرورت ہوتی ہے ؛ مثال کے طور پر، کم جہتی میں یہ مکمل کوویرینس میٹرکس کا نمونہ بنانے کے لیے انتہائی فائدہ مند ہو سکتا ہے۔ اعلی جہتوں میں، دوسری طرف، ایک زیادہ توسیع پذیر متبادل یہ ہے کہ ہم آہنگی کو صرف اخترن تک محدود رکھیں۔ اس کے علاوہ، انتہائی کثیر ماڈل تلاش کی جگہیں زیادہ بھاری دم والی تقسیم سے فائدہ اٹھا سکتی ہیں (جیسے کاچی، جیسا کہ گوسیئن کے برعکس)۔ تقسیم کے درمیان ایک آخری فرق پیدا ہوتا ہے جہاں ہم تجزیاتی طور پر قدرتی میلان کا حساب لگا سکتے ہیں، اور زیادہ عام تقسیم جہاں ہمیں نمونوں سے اس کا اندازہ لگانے کی ضرورت ہے۔ سرچ گریڈینٹس آئیے سرچ ڈسٹری بیوشن کے پیرامیٹرز اور فٹنس فنکشن کی نشاندہی کریں۔ اس کے بعد این ای ایس میلان چڑھائی کے ذریعے تلاش کی تقسیم کے تحت متوقع فٹنس کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے مقصد کا تعاقب کرتا ہے۔ میلان کو اس طرح دوبارہ لکھا جا سکتا ہے، یعنی لاگ مشتقات کے اوقات کی متوقع قیمت۔ عملی طور پر، نمونوں کی ایک محدود تعداد کی بنیاد پر مونٹی کارلو تخمینہ استعمال کرنا ممکن ہے۔ آخر میں، تلاش کی تقسیم کے پیرامیٹرز کو بار بار اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے۔ قدرتی میلان چڑھائی۔ اپ ڈیٹس کے لیے سادہ سٹوچسٹک میلان استعمال کرنے کے بجائے، این ای ایس قدرتی میلان کی پیروی کرتا ہے، جو کہ میدانی (ونیلا) میلان پر متعدد فوائد رکھتا ہے، مثال کے طور پر۔ : میلان کی سمت تلاش کی تقسیم کے پیرامیٹرائزیشن سے آزاد ہے اپ ڈیٹس کے طول و عرض کو غیر یقینی صورتحال کی بنیاد پر خود بخود ایڈجسٹ کیا جاتا ہے، جس کے نتیجے میں سطح مرتفع اور پہاڑیوں پر تیزی سے ہم آہنگی ہوتی ہے۔ لہذا این ای ایس اپ ڈیٹ یہ ہے کہ فشر انفارمیشن میٹرکس کہاں ہے۔ فشر میٹرکس کو بعض اوقات بالکل ٹھیک شمار کیا جا سکتا ہے، بصورت دیگر اس کا تخمینہ نمونوں سے لگایا جاتا ہے، لاگ مشتقات کو دوبارہ استعمال کرتے ہوئے۔ فٹنس کی تشکیل این ای ایس درجہ بندی پر مبنی فٹنس کی تشکیل کا استعمال کرتا ہے تاکہ الگورتھم کو زیادہ مضبوط اور فٹنس فنکشن کی یکسانیت سے بڑھتی ہوئی تبدیلیوں کے تحت غیر متغیر بنایا جا سکے۔ اس مقصد کے لیے، آبادی کی تندرستی کو افادیت کی اقدار کے ایک مجموعے میں تبدیل کر دیا جاتا ہے۔ آئیے بہترین فرد کی نشاندہی کرتے ہیں۔ فٹنس کو یوٹیلیٹی سے بدل کر، گریڈینٹ کا تخمینہ بن جاتا ہے۔ یوٹیلیٹی فنکشن کا انتخاب الگورتھم کا ایک مفت پیرامیٹر ہے۔ سیوڈو کوڈ 1 ریپیٹ 2// آبادی کا سائز 3 4 5 6 اینڈ 7// ہے جو رینک 8 9// پر مبنی ہے یا اس کا حساب لگائیں بالکل 10// سیکھنے کی شرح 11 ہے جب تک کہ معیار کو روکنا پورا نہ ہو۔ یہ بھی دیکھیں ارتقاء کمپیوٹیشن کوویرینس موافقت میٹرکس ارتقاء کی حکمت عملی (سی ایم اے-ای ایس) کتابچہ ڈی۔ ویرسٹرا، ٹی۔ شول، جے۔ پیٹرز اور جے۔ شمڈہوبر (2008)۔ قدرتی ارتقاء کی حکمت عملی۔ IEEE کانگریس آن ایوولوشنری کمپیوٹیشن (CEC)۔ Y. سن، ڈی۔ ویرسٹرا، ٹی۔ شول اور جے۔ شمڈہوبر (2009)۔ نیچرل گریڈینٹ کا استعمال کرتے ہوئے اسٹوکاسٹک سرچ۔ مشین لرننگ پر بین الاقوامی کانفرنس (ICML)۔ ٹی۔ گلاسمچرس، ٹی۔ شال، وائی۔ سن، ڈی ویرسٹرا اور جے شمڈہوبر (2010)۔ تیز رفتار قدرتی ارتقاء کی حکمت عملی۔ جینیاتی اور ارتقائی کمپیوٹیشن کانفرنس (جی ای سی سی او)۔ ٹی۔ شول، ٹی۔ گلاسمچرس اور جے۔ شمڈہوبر (2011)۔ قدرتی ارتقاء کی حکمت عملی کے لیے اعلی طول و عرض اور بھاری دم۔ جینیاتی اور ارتقائی کمپیوٹیشن کانفرنس (جی ای سی سی او)۔ ٹی۔ شال (2012)۔ قدرتی ارتقاء کی حکمت عملی دائرے کے افعال پر یکجا ہوتی ہیں۔ جینیاتی اور ارتقائی کمپیوٹیشن کانفرنس (جی ای سی سی او)۔ بیرونی روابط مختلف زبانوں میں این ای ایس کے نفاذ کا مجموعہ ارتقاء الگورتھم اسٹاکسٹک آپٹیمائزیشن آپٹیمائزیشن الگورتھم اور طریقے مثال کے طور پر سیوڈو کوڈ کے ساتھ مضامین