Устойчивые эволюционные стратегии

Устойчивые эволюционные стратегии, что это? (Ричард Докинз (Richard Dawkins), род. 26 марта 1941 года в Найроби, Кения — британский эволюционный биолог, писатель и популяризатор науки.) - Эволюционные стратегии (ES) — класс стохастических популяционных методов оптимизации, вдохновлённых эволюцией (мутация, отбор, рекомбинация). Устойчивые (robust/stable) эволюционные стратегии ориентированы на надёжную работу в шумных, меняющихся или плохо изученных средах, сохраняют качество решения при возмущениях и неопределённости. Ключевые идеи устойчивости - Популяционный подход: несколько кандидатов одновременно дают устойчивость к случайным ошибкам в оценке качества. - Выбор и селекция с учётом вариативности: отбор не только по лучшей оценке, но и по стабильности/вариации результатов. - Адаптация масштаба мутаций: самоадаптивные стратегии (например, коэффициенты σ в CMA-ES) меняют шаги поиска, обеспечивая гибкость и устойчивость. - Регуляризация и ограничение переобучения: при шумных целевых функциях используют штрафы, раннюю остановку, усреднение решений. - Рекалибровка и повторная оценка: многократная оценка кандидатов для уменьшения влияния шума. - Многокритериальная оценка: учитывают не только среднюю полезность, но и дисперсию/риск. Практические методы повышения устойчивости - Усреднение фитнеса: оценивать каждый кандидат несколько раз и использовать среднее/медиану. - Эксплуатация надежных критериев: использовать устойчивые метрики (медиана, усечённое среднее) вместо простого среднего. - Контроль дисперсии популяции: предотвращать преждевременную сходимость (elitism с ограничением, промывка популяции). - Self-adaptation (σ-адаптация): кодировать параметры мутации в геноме и позволять им эволюционировать. - CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation) и его устойчивые версии: адаптация ковариации шагов поиска для корректной навигации по ландшафту. - Инвариантность к шкале и повороту пространства: алгоритмы, сохраняющие производительность при линейных преобразованиях. - Использование рестартов и многократных запусков с разными инициализациями. - Кросс-валидация в задачах с обучением: проверка решений на независимых данных. Примеры и алгоритмы - (μ, λ)-ES и (μ+λ)-ES с самоадаптацией σ — базовые подходы, хорошо работают с шумом при правильных параметрах. - CMA-ES — очень эффективна для непрерывной оптимизации, адаптирует ковариацию, стабильна в практических задачах; существуют реализации с учётом шума (Active CMA, Noisy-CMA). - NES (Natural Evolution Strategies) — градиентно-ориентированные стохастические стратегии, можно делать устойчивыми через контроль дисперсии градиента и батч-оценки. - QD (Quality-Diversity) и MAP-Elites — обеспечивают разнообразные высококачественные решения, что даёт дополнительную устойчивость к изменениям требований. Когда применять устойчивые ES - Шумные оценки функции (симуляции, эксперименты). - Динамические задачи, где целевая функция меняется со временем. - Черный ящик без градиентов, многомодальные ландшафты, жёсткие ограничений. - Оптимизация робастных контроллеров, дизайна, гиперпараметров ML в реальных условиях. Критические ограничения - Вычислительная стоимость: многократные оценки, большие популяции и повторные запуски увеличивают затраты. - Настройка гиперпараметров: хотя есть самоадаптация, выбор популяции, числа повторных оценок и стратегии отбора влияет на результат. - Не универсальны: для некоторых задач градиентные методы быстрее и точнее. Устойчивые эволюционные стратегии комбинируют популяционные методы, самоадаптацию шагов, статистические приёмы для борьбы с шумом и механизмы сохранения разнообразия, чтобы надёжно находить хорошие решения в условиях неопределённости.