Estimation of Distribution Algorithms Část II Petr Pošík Prezentace pro předmět Kognitivní procesy 6. dubna 2006.

Prezentace na téma: "Estimation of Distribution Algorithms Část II Petr Pošík Prezentace pro předmět Kognitivní procesy 6. dubna 2006."— Transkript prezentace:

1 Estimation of Distribution Algorithms Část II Petr Pošík Prezentace pro předmět Kognitivní procesy 6. dubna 2006

2 V minulém díle jste viděli...

3 Machine Learning & Softcomputing 3 / XX Co už známe… Black-box optimalizace GA vs. EDA  GA používají přístup select – crossover – mutate  EDA používají přístup select – model – sample EDA s binární reprezentací  Nejpřesnější model: úplná sdružená pst pst výskytu každé možné kombinace bitů 2 D -1 parametrů, exponenciální složitost  Použití méně přesných, ale jednodušších pravděpodobnostních modelů Z minula >

4 Machine Learning & Softcomputing 4 / XX Typy EDA s binární reprezentací Bez interakcí  1-rozměrné marginální psti P(X=x)  PBIL, UMDA Párové interakce  podmíněné psti P(X=x|Y=y)  řetězce (MIMIC), stromy (COMIT), lesy (BMDA) Vícenásobné interakce  podmíněné psti P(X=x|Y=y, Z=z,...)  bayesovské sítě (BOA, EBNA, LFDA) Z minula >

5 Machine Learning & Softcomputing 5 / XX Obsah přednášek 1. EDAs pro vektory diskrétních hodnot (např. binární)  Motivační příklad  Bez interakcí  Párové interakce  Vyšší interakce 2. EDAs pro vektory reálných čísel  Histogramy  Gaussovo rozdělení  Evoluční strategie  CMA-ES Úvod >

6 EDA pro vektory reálných čísel

7 Machine Learning & Softcomputing 7 / XX Fundamentální odlišnosti R D od {0,1} D Binární prostor 1. Každé kandidátské řešení se nachází v některém rohu hyperkrychle 2. Žádné mezilehlé hodnoty 3. Konečný počet prvků Reálný prostor 1. Interval v jednotlivých dimenzích nemusí být stanoven 2. I když stanoven je, existuje nekonečně mnoho mezilehlých hodnot (teoreticky, prakticky jsme omezeni numerickou přesností daného stroje) 3. Nekonečný počet prvků Reálná reprezentace >

8 Machine Learning & Softcomputing 8 / XX Fundamentální odlišnosti R D od {0,1} D Jak definovat lokální okolí? Kletba rozměrnosti! Jako množinu bodů, jejichž vzdálenost nepřesáhne jistou hranici?  Objem lokálního okolí vůči objemu st. prostoru exponenciálně klesá  Se vzrůstající dimenzí se okolí stává čím dál tím víc lokálním Jako množinu bodů, které jsou aktuálnímu bodu nejblíž a jejichž sjednocení zabírá jistou část objemu st. prostoru?  Rozměry lokálního okolí rostou s rostoucí dimenzí prostoru  Se vzrůstající dimenzí lokální okolí přestává být lokálním Reálná reprezentace >

9 Machine Learning & Softcomputing 9 / XX Přímé analogie s diskrétními EDA Bez interakcí  UMDA – stejný princip, mění se jen typ hustoty pravděpodobnosti  Jednorozměrné histogramy?  Jednorozměrné gaussovské rozdělení?  Jednorozměrná směs gaussovských rozdělení? Párové interakce, interakce vyšších řádů  Mnoho různých typů interakcí!  Model, který by uměl efektivně zachytit všechny typy interakcí, je těžké nalézt! Reálná reprezentace >

10 Machine Learning & Softcomputing 10 / XX UMDA Sdružená hustota pravděpodobnosti je faktorizována jako: kde p d (x d ) je jednorozměrná hustota pravděpodobnosti ve formě histogramu, gaussiánu, směsi gaussiánů,... Jednotlivé souřadnice nových vektorů se generují nezávisle na sobě Reálná reprezentace >

11 Machine Learning & Softcomputing 11 / XX Histogram se stejnou šířkou binů Nejpřímější analogie s diskrétními histogramy Nevýhoda: pokud nepadne do binu ani jeden vektor, není možné v tomto binu už žádný jiný vektor vygenerovat! Reálná reprezentace > UMDA

12 Machine Learning & Softcomputing 12 / XX Histogram se stejnou výškou binů Místo fixní šířky binu se zafixuje četnost bodů, které do binů padnou! Neexistují prázdné biny, vždy je možné vygenerovat vektor kdekoliv v hyperkrychli pokryté histogramem. Reálná reprezentace > UMDA

13 Machine Learning & Softcomputing 13 / XX Histogram s hranicemi v největších mezerách Najdou se největší mezery mezi vektory a do nich se umístí hranice binů Neexistují prázdné biny, vždy je možné vygenerovat vektor kdekoliv v hyperkrychli pokryté histogramem. Reálná reprezentace > UMDA

14 Machine Learning & Softcomputing 14 / XX Směs gaussiánů Hledá se pomocí EM algoritmu (pstní obdoba k-means shlukování) Vhodnější pro stavové prostory neomezené hyperkrychlí Reálná reprezentace > UMDA

15 Machine Learning & Softcomputing 15 / XX Testovací funkce: 2D Two Peaks Optimum v [1,1,...,1] 2 D lokálních optim Evoluce hranic binů (center složek pro MOG): Reálná reprezentace > UMDA

16 Machine Learning & Softcomputing 16 / XX Histogramové UMDA: shrnutí Vhodné, když:  je stavový prostor omezen hyperkrychlí  mezi jednotlivými dimenzemi nejsou velké závislosti Je možné předzpracovat populaci pomocí rotace souřadného systému  UMDA pak umí pracovat s lineárními interakcemi Reálná reprezentace > UMDA

17 Machine Learning & Softcomputing 17 / XX Optimalizace pomocí Gaussova rozdělení Případová studie: Optimalizace kvadratické funkce Truncation sel., z t nejlepších je tvořen model Model: Gaussovo rozdělení  Parametry odhadované metodou max. věrohodnosti Dvě situace:  Úvodní populace v okolí optima  Úvodní populace vzdálena od optima Reálná reprezentace >

18 Machine Learning & Softcomputing 18 / XX...pro monotónní fitness funkci Změna populačních statistik během 1 generace: Reálná reprezentace > Gaussovo rozdělení

19 Machine Learning & Softcomputing 19 / XX...pro monotónní fitness funkci Populační statistiky v generaci t pro monotónní funkci: Konvergence populačních statistik: Vzdálenost, kam může „docestovat“ populace u tohoto algoritmu, je omezená. Předčasná konvergence! Reálná reprezentace > Gaussovo rozdělení

20 Machine Learning & Softcomputing 20 / XX Řešení Nastavit hranici, pod kterou rozptyl nemůže klesnout K adaptaci rozptylu (mutačního kroku) použít jiné schéma než metodu max. věrohodnosti Závěry: Max. věrohodné odhady jsou vhodné v situaci, kdy model dobře odpovídá fitness funkci (alespoň v oblasti, kde se nachází populace)  Gauss je vhodný v okolí optima  Gauss je mnohem méně vhodný na „svahu“ Reálná reprezentace > Gaussovo rozdělení

21 Machine Learning & Softcomputing 21 / XX Evoluční strategie Klasické metody využívající Gaussovo rozdělení ( m, l )-ES nebo ( m + l )-ES  m rodičů, l potomků  ( m, l )... potomci kompletně nahrazují rodiče  ( m + l )... potomci jsou spojeni s rodiči Potomci vytvářeni pomocí mutace jako, kde x je rodič a x’ je potomek N(0, s 2 ) je izotropní normální rozdělení se směrodatnou odchylkou s Reálná reprezentace >

22 Machine Learning & Softcomputing 22 / XX Zvýšení flexibility: adaptace s s už není konstantní po celou dobu běhu ES Deterministické snižování s Zpětnovazební regulace s (pravidlo 1/5) Použít autoadaptaci s:  s se stává součástí chromozomu  chromozom obsahuje instrukce pro svou vlastní změnu Reálná reprezentace > Evoluční strategie

23 Machine Learning & Softcomputing 23 / XX Zvýšení flexibility: složitost modelu s není stejné ve všech dimenzích Použít diagonální kovarianční matici: Použít plnou kovarianční matici Ke změnám s d příp. S se obvykle používá autoadaptace Změny v kovarianční struktuře jsou stále velice náhodné! Reálná reprezentace > Evoluční strategie

24 Machine Learning & Softcomputing 24 / XX CMA-ES Derandomizovaná evoluční strategie (1, l )-ES s adaptací kovarianční matice: 1. Vygeneruj l potomků: 2. Na základě potomků aktualizuj parametry modelu: Reálná reprezentace > Evoluční strategie

25 Machine Learning & Softcomputing 25 / XX CMA-ES: Adaptace parametrů adaptace metodou max. věrohodnosti: adaptace takovým způsobem, aby bylo dosaženo konjugovanosti dvou po sobě jdoucích kroků, tj. konceptuálně Reálná reprezentace > Evoluční strategie

26 Machine Learning & Softcomputing 26 / XX CMA-ES: průběh optimalizace Reálná reprezentace > Evoluční strategie

27 Machine Learning & Softcomputing 27 / XX CMA-ES: shrnutí CMA-ES má kořeny v ES, ale vykazuje rysy typické pro EDA (adaptace a učení pstního modelu) Vykazuje vlastnosti lokálního optimalizátoru Přesto je považována za špičkovou metodu reálné black-box optimalizace, její výhody se projevují už při počtu 5-10 optimalizovaných proměnných Byla použita pro řešení mnoha optimalizačních úloh z reálného světa (ladění parametrů elektronických filtrů, prokládání nelineárních funkcí,...) Reálná reprezentace > Evoluční strategie

28 Machine Learning & Softcomputing 28 / XX EDA pro reálnou reprezentaci: shrnutí Mnohem méně rozvinuté než pro diskrétní řetězce Za obtížnost může hlavně:  kletba rozměrnosti  množství různých typů závislostí, které mohou mezi proměnnými existovat Přesto EDA (a obecně EA) pro reálnou reprezentaci dosahují lepších výsledků než konvenční optimalizační techniky (line search, Nelder-Mead simplex search,...) Reálná reprezentace > Evoluční strategie