Funzioni di test per l'ottimizzazione - Test functions for optimization

In matematica applicata, le funzioni di test , note come paesaggi artificiali , sono utili per valutare le caratteristiche degli algoritmi di ottimizzazione, quali:

  • Tasso di convergenza.
  • Precisione.
  • Robustezza.
  • Prestazioni generali.

Di seguito vengono presentate alcune funzioni di test con lo scopo di dare un'idea delle diverse situazioni che gli algoritmi di ottimizzazione devono affrontare quando affrontano questo tipo di problemi. Nella prima parte vengono presentate alcune funzioni obiettivo per casi di ottimizzazione a singolo obiettivo. Nella seconda parte vengono fornite le funzioni test con i rispettivi fronti di Pareto per problemi di ottimizzazione multi-obiettivo (MOP).

I paesaggi artificiali presentati qui per problemi di ottimizzazione a singolo obiettivo sono presi da Bäck, Haupt et al. e dal software Rody Oldenhuis. Dato il numero di problemi (55 in totale), ne vengono presentati solo alcuni.

Le funzioni di test utilizzate per valutare gli algoritmi per MOP sono state prese da Deb, Binh et al. e Binh. È possibile scaricare il software sviluppato da Deb, che implementa la procedura NSGA-II con GA, oppure il programma pubblicato su Internet, che implementa la procedura NSGA-II con ES.

Qui vengono fornite solo una forma generale dell'equazione, un grafico della funzione obiettivo, i confini delle variabili oggetto e le coordinate dei minimi globali.

Funzioni di test per l'ottimizzazione di un singolo obiettivo

Nome Tracciare Formula minimo globale Global Cerca nel dominio
Funzione Rastrigin Funzione rastrigina per n=2

Funzione Ackley Funzione di Ackley per n=2

Funzione sfera Funzione sfera per n=2 ,
Funzione Rosenbrock Funzione di Rosenbrock per n=2 ,
Funzione Beale La funzione di Beale

Goldstein–Funzione prezzo Goldstein–Funzione prezzo

Funzione stand Funzione di cabina Boot
Funzione Bukin N.6 Funzione Bukin N.6 ,
funzione Matyas funzione Matyas
Lévi funzione N.13 Lévi funzione N.13

La funzione di Himmelblau La funzione di Himmelblau
Funzione cammello a tre gobbe Funzione Tre Gobbe Camel
Funzione Easom Funzione Easom
Funzione cross-in-tray Funzione cross-in-tray
Funzione portauova Funzione portauova
Funzione tavolo portaoggetti Funzione di supporto della tabella
Funzione McCormick Funzione McCormick ,
Funzione Schaffer N. 2 Funzione Schaffer N.2
Funzione Schaffer N. 4 Funzione Schaffer N.4
Funzione Styblinski–Tang Funzione Styblinski-Tang , ..

Funzioni di test per l'ottimizzazione vincolata

Nome Tracciare Formula minimo globale Global Cerca nel dominio
Funzione di Rosenbrock vincolata con una cubica e una retta Funzione di Rosenbrock vincolata con una cubica e una retta ,

soggetto a:

,
Funzione di Rosenbrock vincolata a un disco Funzione di Rosenbrock vincolata a un disco ,

soggetto a:

,
Funzione Bird di Mishra - vincolata Funzione uccello (vincolata) ,

soggetto a:

,
Funzione Townsend (modificata) Funzione multimodale vincolata al cuore ,

soggetto a: dove: t = Atan2(x,y)

,
Funzione Gomez e Levy (modificata) Funzione Gomez e Levy ,

soggetto a:

,
Funzione Simionescu Funzione Simionescu ,

soggetto a:

Funzioni di test per l'ottimizzazione multi-obiettivo

Nome Tracciare Funzioni vincoli Cerca nel dominio
Funzione Binh e Korn : Funzione Binh e Korn ,
Funzione Chankong e Haimes : Funzione Chakong e Haimes
Funzione Fonseca-Fleming : Funzione Fonseca e Fleming ,
Funzione di prova 4: Funzione di prova 4.[6]
Funzione Kursawe : Funzione Kursawe , .
Funzione Schaffer N. 1: Funzione Schaffer N.1 . I valori di da a sono stati utilizzati con successo. Valori più alti di aumentano la difficoltà del problema.
Funzione Schaffer N. 2: Funzione Schaffer N.2 .
La doppia funzione obiettivo di Poloni: La funzione a due obiettivi di Poloni

Funzione di Zitzler–Deb–Thiele N. 1: Funzione di Zitzler-Deb-Thiele N.1 , .
Funzione di Zitzler–Deb–Thiele N. 2: Funzione di Zitzler-Deb-Thiele N.2 , .
Funzione di Zitzler–Deb–Thiele N. 3: Funzione di Zitzler-Deb-Thiele N.3 , .
Funzione di Zitzler-Deb-Thiele N. 4: Funzione di Zitzler-Deb-Thiele N.4 , ,
Funzione di Zitzler–Deb–Thiele N. 6: Funzione di Zitzler-Deb-Thiele N.6 , .
Funzione di Osyczka e Kundu: Osyczka e funzione di Kundu , , .
Funzione CTP1 (2 variabili): Funzione CTP1 (2 variabili).[4] .
Problema Constr-Ex: Problema Constr-Ex.[4] ,
Funzione Viennet: Funzione Viennet .

Guarda anche

Riferimenti

  1. ^ Indietro, Thomas (1995). Algoritmi evolutivi in ​​teoria e pratica: strategie evolutive, programmazione evolutiva, algoritmi genetici . Oxford: Oxford University Press. pag. 328. ISBN 978-0-19-509971-3.
  2. ^ Haupt, Randy L. Haupt, Sue Ellen (2004). Algoritmi genetici pratici con CD-Rom (2a ed.). New York: J. Wiley. ISBN 978-0-471-45565-3.
  3. ^ Oldenhuis, Rody. "Molte funzioni di test per ottimizzatori globali" . Matematica . Estratto il 1 novembre 2012 .
  4. ^ a b c d e Deb, Kalyanmoy (2002) Ottimizzazione multiobiettivo mediante algoritmi evolutivi (Repr. ed.). Chichester [ua]: Wiley. ISBN  0-471-87339-X .
  5. ^ a b Binh T. e Korn U. (1997) MOBES: una strategia di evoluzione multiobiettivo per problemi di ottimizzazione vincolati . In: Atti della Terza Conferenza Internazionale sugli Algoritmi Genetici. Repubblica Ceca. pp. 176–182
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  14. ^ Townsend, Alex (gennaio 2014). "Ottimizzazione vincolata in Chebfun" . chebfun.org . Estratto il 29/08/2017 .
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  16. ^ Simionescu, PA (2014). Computer Aided Graphing e strumenti di simulazione per utenti AutoCAD (1a ed.). Boca Raton, FL: CRC Press. ISBN 978-1-4822-5290-3.
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  21. ^ a b c d e Deb, Kalyan; Thiele, L.; Laumanns, Marco; Zitzler, Eckart (2002). "Problemi di test di ottimizzazione scalabile multi-obiettivo". Atti del Congresso IEEE 2002 sul calcolo evolutivo . 1 . pp. 825-830. doi : 10.1109/CEC.2002.1007032 . ISBN 0-7803-7282-4. S2CID  61001583 .
  22. ^ Osyczka, A.; Kundu, S. (1 ottobre 1995). "Un nuovo metodo per risolvere problemi di ottimizzazione multicriteri generalizzati utilizzando il semplice algoritmo genetico". Ottimizzazione strutturale . 10 (2): 94–99. doi : 10.1007/BF01743536 . ISSN  1615-1488 . S2CID  123433499 .
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