Evolution Strategies with Additive Noise: A Convergence Rate Lower Bound - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2015

Evolution Strategies with Additive Noise: A Convergence Rate Lower Bound

Résumé

We consider the problem of optimizing functions corrupted with additive noise. It is known that evolutionary algo-rithms can reach a simple regret O(1/ √ n) within logarith-mic factors, when n is the number of function evaluations. We show mathematically that this bound is tight, at least for a wide family of evolution strategies without large mutations.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01077625 , version 1 (26-10-2014)
hal-01077625 , version 2 (14-04-2015)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01077625 , version 1

Citer

Sandra Astete-Morales, Marie-Liesse Cauwet, Olivier Teytaud. Evolution Strategies with Additive Noise: A Convergence Rate Lower Bound. Foundations of Genetic Algorithms, 2015, Aberythswyth, United Kingdom. pp.9. ⟨hal-01077625v1⟩
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