Natural evolution strategy
ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಎವಲ್ಯೂಷನ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಗಳು (ಎನ್ಇಎಸ್) ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಒಂದು ಕುಟುಂಬವಾಗಿದೆ. ವಿಕಾಸದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಂತೆಯೇ, ಅವು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಕಡೆಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟ ವಿತರಣೆಯ (ನಿರಂತರ) ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ವಿಧಾನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆಃ ನಿಯತಾಂಕಿತ ಹುಡುಕಾಟ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಾಟ ಬಿಂದುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು (ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಕಾರ್ಯದ (ಸ್ಥಳೀಯ) ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳಿಂದ, ಎನ್ಇಎಸ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಕಡೆಗೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ಹುಡುಕಾಟದ ಇಳಿಜಾರುಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎನ್ಇಎಸ್ ನಂತರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಆರೋಹಣ ಹಂತವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಎರಡನೇ ಕ್ರಮಾಂಕದ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸರಳ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನವೀಕರಣವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಆಂದೋಲನಗಳು, ಅಕಾಲಿಕ ಒಮ್ಮುಖ ಮತ್ತು ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪೂರೈಸುವವರೆಗೆ ಇಡೀ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಎನ್ಇಎಸ್ ಕುಟುಂಬದ ಎಲ್ಲಾ ಸದಸ್ಯರು ಒಂದೇ ತತ್ವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ವಿವಿಧ ಹುಡುಕಾಟ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಹುಡುಕಾಟ ವಿತರಣೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರ್ಯಾಯವೆಂದರೆ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕರ್ಣೀಯಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವುದು. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸ್ಥಳಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಭಾರೀ-ಬಾಲದ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೌಚಿ, ಗೌಸಿಯನ್ಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ). ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ನಾವು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಅದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಗಳ ನಡುವೆ ಕೊನೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಸರ್ಚ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು ಸರ್ಚ್ ವಿತರಣೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾದ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸೋಣ. ಎನ್ಇಎಸ್ ನಂತರ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಆರೋಹಣದ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟ ವಿತರಣೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೀಗೆ ಪುನಃ ಬರೆಯಬಹುದು, ಅಂದರೆ ಲಾಗ್-ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸಮಯದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಅಂದಾಜನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಹುಡುಕಾಟ ವಿತರಣೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಬಹುದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಆರೋಹಣ ನವೀಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಸರಳ ಸಂಭವನೀಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಎನ್ಇಎಸ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸರಳ (ವೆನಿಲ್ಲಾ) ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಿಂತ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. : ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ದಿಕ್ಕು ಹುಡುಕಾಟ ವಿತರಣೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ನವೀಕರಣಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪ್ರಸ್ಥಭೂಮಿಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖೆಗಳ ಮೇಲೆ ವೇಗವಾದ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಎನ್ಇಎಸ್ ನವೀಕರಣವು ಫಿಶರ್ ಮಾಹಿತಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಫಿಶರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಲಾಗ್-ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಎನ್ಇಎಸ್, ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಕಾರ್ಯದ ಏಕತಾನತೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಶ್ರೇಣಿ-ಆಧಾರಿತ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಆಕಾರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಯೋಗ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸೋಣ. ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಅನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅಂದಾಜು ಆಗುತ್ತದೆ. ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಕಾರ್ಯದ ಆಯ್ಕೆಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಉಚಿತ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ. ಸೂಡೊಕೋಡ್ 1 ಪುನರಾವರ್ತನೆ 2// ಎಂಬುದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರ 3 4 5 6 ಅಂತ್ಯ 7// ಆಗಿದೆ, ಇದು ಶ್ರೇಯಾಂಕ 8 9// ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ 10// ಎಂದು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ, ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣ 11 ಆಗಿದ್ದು, ಮಾನದಂಡವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವವರೆಗೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪೂರೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕಾಸ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳು. ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ಕಾಂಗ್ರೆಸ್ ಆನ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ (ಸಿಇಸಿ). ವೈ. ಸನ್, ಡಿ. ವೈರ್ಸ್ಟ್ರಾ, ಟಿ. ಶಾಲ್ ಮತ್ತು ಜೆ. ಷ್ಮಿಧುಬರ್ (2009). ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹುಡುಕಾಟ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮ್ಮೇಳನ (ಐ. ಸಿ. ಎಂ. ಎಲ್.). ಟಿ. ಗ್ಲಾಸ್ಮ್ಯಾಚರ್ಸ್, ಟಿ. ಶಾಲ್, ವೈ. ಸನ್, ಡಿ. ವೈರ್ಸ್ಟ್ರಾ ಮತ್ತು ಜೆ. ಷ್ಮಿಧುಬರ್ (2010). ಘಾತೀಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕಾಸ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳು. ಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ (ಜಿಇಸಿಸಿಒ). ಟಿ. ಶಾಲ್, ಟಿ. ಗ್ಲಾಸ್ಮ್ಯಾಚರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಜೆ. ಷ್ಮಿಧುಬರ್ (2011). ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕಾಸದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಬಾಲಗಳು. ಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ (ಜಿಇಸಿಸಿಒ). ಟಿ. ಶಾಲ್ (2012). ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕಾಸದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳು ಗೋಳದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಒಗ್ಗೂಡುತ್ತವೆ. ಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ (ಜಿಇಸಿಸಿಒ). ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಎನ್ಇಎಸ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳ ಸಂಗ್ರಹ ವಿಕಸನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಡೊಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಲೇಖನಗಳು