群体控制遇上 Doob 鞅定理：无噪声多模态情形
最优化与控制
2020-05-29 v1 人工智能
摘要
我们在无噪声多模态情形下研究一种受群体控制启发的基于测试的种群规模自适应（TBPSA）方法。在含噪声设定中，TBPSA 通常在运行结束时推荐高斯分布的中心作为最优解的近似。我们表明，结合一种更朴素的推荐方式，即推荐迄今为止适应度值最佳的已访问点，TBPSA 在无噪声多模态背景下同样强大。我们通过实验证明了这一点，并从理论上探究该机制：我们证明尽管 TBPSA 可能收敛到局部极小，但它能以概率 1 逃离平台区。这导致了一种在多模态设定下有效且无需从头随机重启的算法。
引用
@article{arxiv.2005.13970,
title = {Population Control meets Doob's Martingale Theorems: the Noise-free Multimodal Case},
author = {Marie-Liesse Cauwet and Olivier Teytaud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.13970},
year = {2020}
}