Тестові функції для оптимізації

У прикладній математиці тестові функції для оптимізації (штучні ландшафти) — нелінійні функції, які використовують для оцінки характеристик алгоритмів оптимізації, таких як: швидкість збіжності; точність; грубість; загальні характеристики.

Нижче наведені деякі функції тестування оптимізаційних алгоритмів, що дозволяють отримати уявлення про різні характерні ситуації, з якими стикаються алгоритми оптимізації при вирішенні задач такого роду. У першій частині наведені функції для тестування алгоритмів пошуку глобального мінімуму (максимуму). У другій частині функції з відповідними фронтами для алгоритмів багатокритеріальної оптимізації.

Штучні ландшафти, наведені для тестування оптимізаційних алгоритмів, взяті з декількох джерел (див. Посилання).

Загальний вигляд рівняння, графік цільової функції, межі змінних об'єкта і координати глобального мінімуму наведені в таблиці.

Функції для алгоритмів пошуку глобального мінімуму

Назва / РисунокФормулаМінімумОбласть пошуку
Ackley's function

Sphere function ,
Функція Розенброка ,
Beale's function

Goldstein–Price function

Booth's function
Bukin function N.6 ,
Matyas function
Lévi function N.13

Three-hump camel function
Easom function

Cross-in-tray function

Eggholder function

Hölder table function
McCormick function ,
Schaffer function N. 2
Schaffer function N. 4
Styblinski–Tang function

, .
Simionescu function[1] ,

Функції для алгоритмів багатокритеріальної оптимізації

Назва / РисунокФормулаМінімумОбласть пошуку
Binh and Korn function ,
Chakong and Haimes function
Fonseca and Fleming function ,
Test function 4
Kursawe function , .
Schaffer function N. 1 . Values of form to have been used successfully. Higher values of increase the difficulty of the problem.
Schaffer function N. 2 .
Poloni's two objective function

Zitzler–Deb–Thiele's function N. 1 , .
Zitzler–Deb–Thiele's function N. 2 , .
Zitzler–Deb–Thiele's function N. 3 , .
Zitzler–Deb–Thiele's function N. 4 , ,
Zitzler–Deb–Thiele's function N. 6 , .
Viennet function .
Osyczka and Kundu function


, , .
CTP1 function (2 variables) .
Constr-Ex problem ,

Примітки

  1. Simionescu, P.A. (2014). Computer Aided Graphing and Simulation Tools for AutoCAD Users (вид. 1st). Boca Raton, FL: CRC Press. ISBN 9-781-48225290-3.

Посилання

Джерела

  • Bäck, Thomas. Evolutionary algorithms in theory and practice: evolution strategies, evolutionary programming, genetic algorithms. Oxford: Oxford University Press. — 1995. p. 328. ISBN 0-19-509971-0.
  • Deb, Kalyanmoy (2002) Multiobjective optimization using evolutionary algorithms (Repr. ed.). Chichester [u.a.]: Wiley. ISBN 0-471-87339-X.
  • Binh T. and Korn U. MOBES: A Multiobjective Evolution Strategy for Constrained Optimization Problems. In: Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms. Czech Republic. — 1997. pp. 176—182
  • Binh T. A multiobjective evolutionary algorithm. The study cases. Technical report. Institute for Automation and Communication. Barleben, Germany. — 1999.
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.