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CMA-ES algorithm
Examples with "CMA-ES algorithm" and their translation in Frans
The CMA-ES algorithm is a stochastic optimisation method for optimizing numerical functions without derivatives.
L'algorithme CMA-ES est une méthode d'optimisation stochastique pour l'optimisation de fonctions numériques sans dérivées.
This algorithm is the younger brother of the CMA-ES algorithm.
Cet algorithme est le petit frère de l'algorithme CMA-ES.
The results of the numerical studies show that the proposed KA-CMA-ES algorithm is more efficient and more efficient than the standard CMA-ES algorithm.
Les résultats des études numériques montrent que l'algorithme KA-CMA-ES proposé est plus efficace et plus performant que l'algorithme CMA-ES standard.
Andere resultaten
This paper is the first to propose an efficient way to exploit partial separability as problem structure within the CMA-ES optimization algorithm coupled with meta-models.
Cet article est le premier à proposer une manière efficace d'exploiter la séparabilité partielle d'un problème d'optimisation dans le cadre de l'algorithme CMA-ES couplé avec des méta-modèles.
We study the problem of online parameter-tuning of the TP during the climbing phase with the optimization algorithm CMA-ES.
Nous étudions donc le problème du réglage automatique et en-ligne des paramètres de la prédiction de trajectoires au cours de la phase de montée avec l'algorithme d'optimisation CMA-ES.
A second contribution is in the modification of the mutation design for the algorithm CMA-ES, where we will use Quasi-Random mutations instead of purely random ones.
Une deuxième contribution se situe dans l'étude de l'impact de la modification des mutations de l'algorithme CMA-ES, où, au lieu d'utiliser des mutations purement aléatoires, nous allons utiliser des mutations quasi-aléatoires.
The algorithms that we study are based on the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) algorithm and focus on large scale optimization problems.
Les algorithmes que nous étudions sont basés sur l'adaptation de la matrice de variance-covariance d'une stratégie évolutionnaire (CMA-ES) et se concentrent sur des problèmes d'optimisation en grande dimension.
Modeling calibration was performed using biological data and a stochastic optimization algorithm called CMA-ES.
La calibration du modèle a été effectuée à l'aide des données biologiques et d'un algorithme d'optimisation stochastique appelé CMA-ES.
The new algorithm, called EGO-CMA, uses EGO for early exploration and then CMA-ES for final convergence.
Le nouvel algorithme, nommé EGO-CMA, utilise EGO pour une exploration initiale, puis CMA-ES pour une convergence finale.
We also show that it runs ten times faster than a state-of-the-art evolutionary algorithm, called the covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES), using the same non-linear objective function on these small size instances.
Notre heuristique donne aussi des résultats dix fois plus rapidement qu'un algorithme évolutionnaire de l'état de l'art nommé covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES), en utilisant la même fonction objectif non linéaire.
Secondly, a new optimization algorithm is introduced that combines EGO and CMA-ES which is a global but converging search.
Une seconde partie présente un nouvel algorithme combinant EGO et CMA-ES (ce dernier étant un algorithme d'optimisation globale et convergeant).
Second, we introduce and discuss various algorithms, developed to understand, explore and expand frontiers of the Evolutionary Computation domain, and CMA-ES in particular.
Une seconde contribution concerne la conception d'algorithmes nouveaux pour l'optimi\-sation mono-objectif, multi-objectifs et multi-modale, développés pour comprendre, explorer et élargir les frontières du domaine des algorithmes évolutionnaires et CMA-ES en particulier.
With CMA-ES, the optimizer can "remember" previous iterations, and this history can be exploited to improve the performance of the algorithm while avoiding local optimums. Suitable for: General optimization, especially for complex problem domains
Grâce à la stratégie évolutionnaire d'adaptation de la matrice de covariance, l'optimiseur peut se « souvenir » des itérations précédentes, et cet historique peut être exploité pour améliorer les performances de l'algorithme tout en évitant les optimums locaux.
Synoniemen voor CMA-ES algorithm in het Engels
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