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2021-04-04T13:44:17Z

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'''Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy''' (kurz '''CMA-ES''') ist ein [[Monte-Carlo-Algorithmus]] zum Lösen von [[Black Box (Systemtheorie)|Black Box]] [[Optimierungsproblem]]en.
Der Schritt der ''Covariance Matrix Adaptation'' (CMA) in der [[Evolutionärer Algorithmus|Evolutionsstrategie]] (ES) ist ein derandomisiertes Verfahren zur Adaptation der [[Kovarianzmatrix]] der [[Normalverteilung|normalverteilten]] Mutationsverteilung.
Die Kovarianzmatrix der [[multivariate Normalverteilung|multivariaten Normalverteilung]] beschreibt die paarweise Abhängigkeiten zwischen den Variablen. Die Adaptation der Kovarianzmatrix in der Evolutionsstrategie ist vergleichbar mit der Approximation der inversen [[Hesse-Matrix]] in der klassischen [[Optimierung (Mathematik)|Optimierung]], wie z. B. im [[Quasi-Newton-Verfahren]].

Anwendung hat CMA-ES zum Beispiel in der [[Hyperparameteroptimierung]] gefunden.

== Grundprinzip ==
[[File:Concept_of_directional_optimization_in_CMA-ES_algorithm.png|thumb|right|400px|Konzept von CMA-ES]]
Das Adaptationsprinzip beruht auf der Idee, die Wahrscheinlichkeit von vormals erfolgreichen Schritten zu erhöhen. Dazu wird die
Kovarianzmatrix der Verteilung so verändert, dass sich die Wahrscheinlichkeit des selektierten Schrittes der letzten Generation
vergrößert.

== Weblinks ==
*[http://cma.gforge.inria.fr/cmaesintro.html The CMA Evolution Strategy] (englisch)

{{SORTIERUNG:Cmaes}}

[[Kategorie:Optimierungsalgorithmus]]
[[Kategorie:Abkürzung|CMAES]]

[[fr:Stratégie d'évolution#CMA-ES]]

CMA-ES - Versionsgeschichte

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