ＣＭＡ－ＥＳによるブラックボックス最適化
発売日：2025年11月
- ページ数
- １７１ｐ
- ISBN
- 978-4-297-15241-3
- 著者情報
- 野村 将寛（ノムラ マサヒロ）
２０１５年名古屋工業大学工学部卒業、２０１７年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻修了、同年株式会社サイバーエージェント入社。２０２５年東京科学大学情報理工学院博士後期課程修了。博士（工学）。同年４月より東京科学大学情報理工学院助教。主な研究分野はＣＭＡ‐ＥＳをはじめとするブラックボックス最適化や機械学習におけるハイパーパラメータ最適化であり、進化計算に基づくアルゴリズムの設計と応用に従事
秋本 洋平（アキモト ヨウヘイ）
２００７年３月東京工業大学工学部情報工学科早期卒業、２００８年３月同大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻修士課程早期修了、２０１１年３月同博士課程修了。博士（工学）。日本学術振興会特別研究員（２０１０／０４‐２０１１／０３）、フランス国立情報学自動制御研究所（ＩＮＲＩＡ）研究員（２０１１／０４‐２０１３／０３）、信州大学学術研究院工学系助教（２０１３／０４‐２０１８／０３）、筑波大学システム情報系准教授（２０１８／０４‐２０２５／０８）を経て２０２５年９月より筑波大学システム情報系教授。進化戦略の理論から応用に至る研究に従事し、これまでにＣＭＡ－ＥＳに関する論文を学術論文誌および国際会議にそれぞれ３０件以上公表している。国際会議でのチュートリアル講演、解説記事の執筆、演習用ノートブックの公開などを通してＣＭＡ－ＥＳを含む進化戦略の教育および普及活動にも努めている
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商品説明
ブラックボックス最適化は、関数の内部構造や勾配に依存せず、出力値のみに基づいてパラメータを調整する枠組みであり、科学・工学・産業の幅広い分野で活用されています。本書では、その中でも代表的なCovariance Matrix Adaptation Evolution Strategy（CMA-ES）を体系的に解説します。CMA-ESは優れた性能を誇る一方、研究の積み重ねによって段階的に発展してきたため、初心者が一から正しく理解するのは容易ではありません。本書の前半では、アルゴリズムの基本や設計指針を直感的にも理解できるよう解説し、後半では混合変数最適化や多目的最適化、ノイズを含む観測といった現実的な問題設定への応用を扱います。加えて、具体例や数値実験を通じて理解を深められるよう構成し、再現可能なPythonコードも公開しています。対象読者は、実務でパラメータチューニングに取り組む技術者や、CMA-ESを研究で扱う学生・研究者です。本書は、ブラックボックス最適化に取り組む読者にとって、これまでにない包括的なガイドとなることを目指しています。
目次
第1章 ブラックボックス最適化
1.1 問題設定
1.2 CMA-ESの活躍する場面
1.3 本書のゴールと構成
第2章 分布パラメータの更新則
2.1 挙動の直感的理解
2.2 多変量正規分布
2.3 候補解のサンプリング
2.4 平均ベクトルの更新
2.5 共分散行列の更新
□2.5.1 Rank-μ更新
□2.5.2 Rank-one更新
2.6 ステップサイズの更新
2.7 CMA-ESのアルゴリズム
2.8 ハイパーパラメータの設定
2.9 Pythonによる実装例
□2.9.1 CMA-ESの簡易的なPython実装
□2.9.2 pycmaライブラリの利用例
□2.9.3 cmaesライブラリの利用例
2.10 上下限制約の対処
2.11 初期分布の設定方法
第3章 ベンチマークによる挙動解析
3.1 ベンチマーク関数
3.2 可視化指標
3.3 実験結果と考察
□3.3.1 Sphere関数での実験結果
□3.3.2 Ellipsoid関数での実験結果
□3.3.3 Rosenbrock関数での実験結果
□3.3.4 Rastrigin関数での実験結果
□3.3.5 共分散行列適応の影響調査
第4章 設計原理
4.1 不偏性
4.2 不変性
□4.2.1 目的関数の狭義単調増加変換に対する不変性
□4.2.2 探索空間の座標変換に対する不変性
4.3 自然勾配法
□4.3.1 確率緩和:x空間での最適化からθ空間での最適化へ
□4.3.2 ユークリッド空間からの脱却
□4.3.3 自然勾配
□4.3.4 自然勾配法とCMA-ESの接続
□4.3.5 情報幾何的最適化
第5章 高次元最適化
5.1 CMA-ESの時間・空間計算量
5.2 Sep-CMA-ES
ほか
商品詳細
- 出版社名
- 技術評論社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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