Ingo Rechenberg PowerPoint-Folien zur 5. Vorlesung Evolutionsstrategie I Finale der Theorie der zweigliedrigen Evolutionsstrategie Handlungsregeln als Ergebnis der nichtlinearen Theorie

Algorithmus der (1 + 1) – ES mit 1/5-Erfolgsregel vergrößern für W e > 1 / 5 verkleinern für W e < 1 / 5 Für maximales

Mutationsschrittweite und Erfolgswahrscheinlichkeit Erfolge W e 0,49 = 1: 2,04 W e 0,16 = 1: 6,25 Höhenlinie +

Algorithmus der (1 + 1) – ES mit 1/5-Erfolgsregel vergrößern für W e > 1 / 5 verkleinern für W e < 1 / 5 auf die Länge 1 normiert

Wie normiert man einen Zufallsvektor auf die Länge 1 ? Wir erwürfeln die Komponenten und bestimmen die Länge Wir dividieren durch und erhalten die normierten Zufallzahlen Dann ist ! Frage: Wie groß ist für viele normalverteilte Zufallsszahlen Viele quadrierte Zufallszahlen addiert ergeben einen repräsentativen Mittelwert ? Aber für n >> 1 geht es noch viel einfacher, zu 1 zu machen

Normalverteilte Zufallszahlen z i für die Mutation der Variablen x i zizi w Wendepunkt der Kurve

P P Die Trefferwahrscheinlichkeitsdichte Ursprung der z -Koordinaten P P P P P P P

P P Zum radialen Strecken- Erwartungswert P P 3 Ursprung der z -Koordinaten

… Für n Dimensionen für n >> 1 Zur Schwankung der Länge Um also werden zu lassen, müssen wir setzen

Algorithmus der (1 + 1) – ES mit 1/5-Erfolgsregel vergrößern für W e > 1 / 5 verkleinern für W e < 1 / 5 auf die Länge 1 normiert

Achtung ! Die Normierung des Zufallsvektors auf die Länge 1 gilt nur für die Anwendung des ES-Algorithmus zur Lösung eines Optimierungsproblems. In den Formeln der Theorie der ES bleibt eine frei veränderliche Größe.

Wir nennen die Mutationsschrittweite Bisherige Formeln

Korridor Kugel Ergebnisse der nichtlinearen Theorie

Korridor Kugel Erweiterte Ergebnisse der nichtlinearen Theorie

ES-Suchschlauch im Korridor für n b2 b

ES-Suchschlauch im Kugelmodell für n 900 r Text

Allgemeines Suchbild der ES für n >> 1 sondern wegen Nicht so so Darwin lässt grüßen ! Ließe sich das Vorhandensein eines zusammengesetzten Organs nachweisen, das nicht durch zahlreiche aufeinander folgende geringe Abänderungen entstehen könnte, so müsste meine Theorie zusammenbrechen.

Algorithmus der (1 + 1) - ES mit 1/5-Erfolgsregel vergrößern für W e > 1 / 5 verkleinern für W e < 1 / 5 ? Wie stark müssen wir vergrößern bzw. verkleinern?

Zum Schrittweitenänderungsfaktor der (1 + 1) - ES für g = 1 Klettern mit max Für n / 0,202 >> 1 gilt Text

Die Schrittweiten müssen sich so ändern wie die Radien: Für k = 1 folgt Für optimales Fortschreiten ist also nach n Generationen um zu verkleinern. Bewährt hat sich = 1,3 – 1,5. Einstellregel

Algorithmus der (1 + 1) - ES mit 1/5-Erfolgsregel 1,3 für W e > 1 / 5 1,3 für W e < 1 / 5 Nach jeweils n Generationen

Algorithmus der (1 + 1) – ES mit 1/5-Erfolgsregel 1,5 für W e > 1 / 5 1,5 für W e < 1 / 5 Nach jeweils n Generationen

Algorithmus der (1 + 1) – ES mit 1/5-Erfolgsregel Minimalform !

Idealisierter richtiger Ablauf einer (1+ 1)-ES-Optimierung Schrittweitenänderung Erfolg Misserfolg Erfolg Erfolgshäufigkeit ist richtig Keine Schrittweitenänderung ! Bei mehr Erfolgen wird mehr mit 1,3 multipliziert Bei mehr Misserfolgen wird mehr mit durch dividiert

Ein Minimalprogramm in M ATLAB zur Minimierung der Testfunktion Kugelmodell v=100; d=1; xe=ones(v,1); qe=sum(xe.^2); for g=1:1000 xn=xe+d*randn(v,1)/sqrt(v); qn=sum(xn.^2); if qn < qe qe=qn; xe=xn; d=d*1.3; else d=d/(1.3^0.25); end semilogy(g,qe,'b.') hold on; drawnow; end

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Kugelmodell

Quasikonstante, wenn mit opt vorangeschritten werden soll Korridormodell für Korridormodell

Fortschrittsfenster der (1 + 1) - Evolutionsstrategie Evolutionsfenster

Ende

Genau genommen ist das gezeigte Konvergenzbild nur richtig, wenn sich die Hyper- kugel in Richtung Startelter Kugelzentrum geringfügig zu einem Ellipsoid verformt. Bei einer exakten Kugel sind die Kugelschalen selektionsneutral. Ähnlich wie beim evolutionsstrategischen Beklettern einer ansteigenden Ebene eine Seitwärtsdrift eintritt, wird bei der exakten Kugel ein Umfangsdrift stattfinden. Der Suchschlauch wird sich also spiralförmig dem Kugelzentrum nähern.

Idee der Theorie: Es ist das Kugelmodell, das eine besonders starke Anpassung der Mutationsschritt- weite erfordert. Die Schrittweite muss sich in dem Maße verkleinern, wie der Zielab- stand während des Fortschreitens abnimmt. Wir können die Verkleinerung des Ziel- abstands pro Generation in die mathematische Form (r (g) – r (g+1) ) /1 bringen. Diese mittlere Zielabstandsverkleinerung soll nun den größten Wert annehmen; das heißt wir setzen sie gleich max. Wir wiederholen die Gleichsetzung für k·n Generations- schritte (k =1, 2,...) Wir setzen am Ende der Rechnung willkürlich k = 1. Es bedeu- tet, dass die errechnete Schrittweitenverkleinerung erst nach n Generation ausge- führt werden darf. Der Faktor (Schittweitenänderungsfaktor genannt) gibt an, mit welchen Wert größer als 1 die Mutationsschrittweite multipliziert werden muss, wenn die Erfolgswahrscheinlichkeit größer als 1/5 ist. Umgekehrt muss durch dividiert werden, wenn die Erfolgswahrscheinlichkeit kleinen als 1/5 ist.