자연 기울기를 이용한 확률적 검색

알려지지 않은 '적합도' 함수 최적화를 위해, 우리는 자연 진화 전략(Natural Evolution Strategies)이라는 새로운 알고리즘을 제시합니다. 이는 표준 확률적 검색 방법에 대한 원칙적인 대안을 구성합니다. 이 방법은 해답 후보 세트에 대해 다변량 정규 분포를 유지합니다. 자연 기울기를 사용하여 더 높은 기대 적합도로의 방향으로 분포의 매개변수를 업데이트하며, 이전 방법들이 근사치를 사용해야 했던 것과 달리 정확한 피셔 정보 행렬의 역수를 효율적으로 계산합니다. 우리 방법의 다른 새로운 측면으로는 최적 적합도 기준과 중요성 혼합이 있습니다. 이 절차는 최소한의 적합도 평가를 통해 배치를 조정합니다. 이 알고리즘은 여러 벤치마크에서 경쟁력 있는 결과를 제공합니다.