Natural evolution strategy
প্রাকৃতিক বিবর্তন কৌশল (এনইএস) হল ব্ল্যাক বক্স সমস্যার জন্য সংখ্যাসূচক অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমের একটি পরিবার। বিবর্তন কৌশলগুলির মতো, তারা উচ্চতর প্রত্যাশিত ফিটনেসের দিকে প্রাকৃতিক গ্রেডিয়েন্ট অনুসরণ করে অনুসন্ধান বিতরণের (অবিচ্ছিন্ন) পরামিতিগুলি পুনরাবৃত্তভাবে আপডেট করে। পদ্ধতি সাধারণ পদ্ধতিটি নিম্নরূপঃ প্যারামিটারাইজড সার্চ ডিস্ট্রিবিউশনটি অনুসন্ধান পয়েন্টগুলির একটি ব্যাচ তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় এবং এই ধরনের প্রতিটি পয়েন্টে ফিটনেস ফাংশন মূল্যায়ন করা হয়। বিতরণের পরামিতিগুলি (যার মধ্যে কৌশলগত পরামিতি রয়েছে) অ্যালগরিদমকে অভিযোজিতভাবে ফিটনেস ফাংশনের (স্থানীয়) কাঠামো ক্যাপচার করার অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গাউসিয়ান বণ্টনের ক্ষেত্রে, এটি গড় এবং কোভ্যারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স নিয়ে গঠিত। নমুনাগুলি থেকে, এনইএস উচ্চতর প্রত্যাশিত ফিটনেসের দিকে পরামিতিগুলির উপর একটি অনুসন্ধান গ্রেডিয়েন্ট অনুমান করে। এনইএস তারপর প্রাকৃতিক গ্রেডিয়েন্ট বরাবর একটি গ্রেডিয়েন্ট আরোহণ পদক্ষেপ সম্পাদন করে, একটি দ্বিতীয় ক্রম পদ্ধতি যা, প্লেইন গ্রেডিয়েন্টের বিপরীতে, অনিশ্চয়তার সাপেক্ষে আপডেটটিকে পুনরায় স্বাভাবিক করে। এই পদক্ষেপটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি একটি প্রদত্ত পরামিতি থেকে উদ্ভূত দোলন, অকাল অভিসরণ এবং অবাঞ্ছিত প্রভাবগুলিকে প্রতিরোধ করে। একটি থামার মানদণ্ড পূরণ না হওয়া পর্যন্ত পুরো প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে। এনইএস পরিবারের সকল সদস্য একই নীতির ভিত্তিতে কাজ করে। এগুলি সম্ভাব্যতা বণ্টনের ধরন এবং ব্যবহৃত গ্রেডিয়েন্ট আনুমানিক পদ্ধতিতে পৃথক। বিভিন্ন সার্চ স্পেসের জন্য বিভিন্ন সার্চ ডিস্ট্রিবিউশন প্রয়োজন; উদাহরণস্বরূপ, কম মাত্রায় এটি সম্পূর্ণ কোভ্যারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স মডেল করার জন্য অত্যন্ত উপকারী হতে পারে। অন্যদিকে, উচ্চ মাত্রায়, একটি আরও পরিমাপযোগ্য বিকল্প হল কেবল তির্যকের মধ্যে সহপরিবর্তনকে সীমাবদ্ধ করা। উপরন্তু, অত্যন্ত বহু-মডেল অনুসন্ধান স্থানগুলি আরও ভারী-লেজের বিতরণ থেকে উপকৃত হতে পারে (যেমন গাউসিয়ানের বিপরীতে কাউচি)। বিতরণগুলির মধ্যে একটি শেষ পার্থক্য দেখা যায় যেখানে আমরা বিশ্লেষণাত্মকভাবে প্রাকৃতিক গ্রেডিয়েন্ট গণনা করতে পারি এবং আরও সাধারণ বিতরণ যেখানে আমাদের নমুনা থেকে এটি অনুমান করতে হবে। সার্চ গ্রেডিয়েন্টগুলি আসুন সার্চ ডিস্ট্রিবিউশনের প্যারামিটারগুলি এবং এখানে মূল্যায়ন করা ফিটনেস ফাংশনকে নির্দেশ করি। এনইএস তারপর গ্রেডিয়েন্ট আরোহণের মাধ্যমে অনুসন্ধান বিতরণের অধীনে প্রত্যাশিত ফিটনেস সর্বাধিক করার উদ্দেশ্য অনুসরণ করে। গ্রেডিয়েন্টটি পুনরায় লেখা যেতে পারে, অর্থাৎ লগ-ডেরিভেটিভের প্রত্যাশিত মান। বাস্তবে, সীমিত সংখ্যক নমুনার উপর ভিত্তি করে মন্টে কার্লো আনুমানিক ব্যবহার করা সম্ভব। পরিশেষে, অনুসন্ধান বিতরণের পরামিতিগুলি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে আপডেট করা যেতে পারে প্রাকৃতিক গ্রেডিয়েন্ট আরোহণ আপডেটের জন্য প্লেইন স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করার পরিবর্তে, এনইএস প্রাকৃতিক গ্রেডিয়েন্ট অনুসরণ করে, যা প্লেইন (ভ্যানিলা) গ্রেডিয়েন্টের তুলনায় অসংখ্য সুবিধা রয়েছে বলে দেখানো হয়েছে, যেমন। : গ্রেডিয়েন্টের দিকটি অনুসন্ধান বিতরণের প্যারামিটারাইজেশন থেকে স্বাধীন, আপডেটের মাত্রা অনিশ্চয়তার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা হয়, ফলস্বরূপ মালভূমি এবং শৈলশিরায় দ্রুত অভিসরণ হয়। এনইএস আপডেটটি তাই, ফিশার তথ্য ম্যাট্রিক্স কোথায়। ফিশার ম্যাট্রিক্স কখনও কখনও সঠিকভাবে গণনা করা যেতে পারে, অন্যথায় এটি লগ-ডেরিভেটিভস পুনরায় ব্যবহার করে নমুনা থেকে অনুমান করা হয়। ফিটনেস শেপিং এনইএস র্যাঙ্ক-ভিত্তিক ফিটনেস শেপিং ব্যবহার করে যাতে অ্যালগরিদমটি আরও শক্তিশালী এবং ফিটনেস ফাংশনের একঘেয়েভাবে ক্রমবর্ধমান রূপান্তরের অধীনে অপরিবর্তনীয় হয়। এই উদ্দেশ্যে, জনসংখ্যার যোগ্যতা ইউটিলিটি মানগুলির একটি সেটে রূপান্তরিত হয়। আসুন সেরা ব্যক্তিকে বোঝাই। ফিটনেসকে ইউটিলিটি দিয়ে প্রতিস্থাপন করলে, গ্রেডিয়েন্ট অনুমান হয়ে যায়। ইউটিলিটি ফাংশনের পছন্দ হল অ্যালগরিদমের একটি মুক্ত পরামিতি। সিউডোকোড 1 পুনরাবৃত্তি 2// হল জনসংখ্যার আকার 3 4 5 6 শেষ 7// র্যাঙ্ক 8 9// এর উপর ভিত্তি করে অথবা এটি গণনা করুন ঠিক 10// হল শেখার হার 11 যতক্ষণ না স্টপিং ক্রাইটেরিয়ান পূরণ করা হয় আরও দেখুন বিবর্তনমূলক গণনা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স অভিযোজন বিবর্তন কৌশল (সি. এম. এ-ই. এস) গ্রন্থপঞ্জি ডি. উইয়ারস্ট্রা, টি. শৌল, জে. পিটার্স এবং জে. শ্মিধুবার (2008)। প্রাকৃতিক বিবর্তন কৌশল। বিবর্তনমূলক গণনার উপর আই. ই. ই. ই কংগ্রেস (সি. ই. সি)। ওয়াই। সান, ডি. উইয়ার্স্ট্রা, টি. শৌল এবং জে. শ্মিডহুবার (2009)। ন্যাচারাল গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করে স্টোকাস্টিক অনুসন্ধান। মেশিন লার্নিং সম্পর্কিত আন্তর্জাতিক সম্মেলন (আই. সি. এম. এল)। টি. গ্লাসমাচারস, টি. শৌল, ওয়াই। সান, ডি. উইয়ার্স্ট্রা এবং জে. শ্মিধুবার (2010)। এক্সপোনেনশিয়াল প্রাকৃতিক বিবর্তন কৌশল। জেনেটিক অ্যান্ড ইভোলিউশনারি কম্পিউটশন কনফারেন্স (জিইসিসিও)। টি. শৌল, টি. গ্লাসমাচারস এবং জে. শ্মিডহুবার (2011)। প্রাকৃতিক বিবর্তন কৌশলের জন্য উচ্চ মাত্রা এবং ভারী লেজ। জেনেটিক অ্যান্ড ইভোলিউশনারি কম্পিউটশন কনফারেন্স (জিইসিসিও)। টি. শৌল (2012)। প্রাকৃতিক বিবর্তনের কৌশলগুলি গোলক ক্রিয়াকলাপের উপর একত্রিত হয়। জেনেটিক অ্যান্ড ইভোলিউশনারি কম্পিউটশন কনফারেন্স (জিইসিসিও)। বাহ্যিক লিঙ্ক বিভিন্ন ভাষায় এনইএস বাস্তবায়নের সংগ্রহ বিবর্তনমূলক অ্যালগরিদম স্টোকাস্টিক অপ্টিমাইজেশন অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম এবং পদ্ধতি উদাহরণস্বরূপ সিউডোকোড সহ নিবন্ধ