Тестовые функции для оптимизации - Test functions for optimization

В прикладной математике тестовые функции, известный как искусственные пейзажи, полезны для оценки характеристик алгоритмов оптимизации, таких как:

  • Скорость сходимости.
  • Точность.
  • Надежность.
  • Общая производительность.

Здесь представлены некоторые тестовые функции с целью дать представление о различных ситуациях, с которыми приходится сталкиваться алгоритмам оптимизации при решении подобных проблем. В первой части представлены некоторые целевые функции для случаев одноцелевой оптимизации. Во второй части тестовые функции с соответствующими фронтами Парето для многокритериальная оптимизация даны задачи (СС).

Искусственные ландшафты, представленные здесь для задач одноцелевой оптимизации, взяты из Bäck,[1] Haupt et al.[2] и из программного обеспечения Rody Oldenhuis.[3] Учитывая количество задач (всего 55), здесь представлены лишь некоторые. Полный список тестовых функций можно найти на сайте Mathworks.[4]

Тестовые функции, используемые для оценки алгоритмов MOP, были взяты из Deb,[5] Binh et al.[6] и Бинь.[7] Вы можете скачать программное обеспечение, разработанное Деб,[8] который реализует процедуру NSGA-II с ГА или программу, размещенную в Интернете,[9] который реализует процедуру NSGA-II с ES.

Приведены просто общий вид уравнения, график целевой функции, границы переменных объекта и координаты глобальных минимумов.

Тестовые функции для одноцелевой оптимизации

имяучастокФормулаГлобальный минимумПоиск домена
Функция РастригинаФункция Растригина для n = 2

Функция ЭклиФункция Экли для n = 2

Сфера функцияСферическая функция для n = 2,
Функция РозенброкаФункция Розенброка для n = 2,
Функция БилаФункция Биля

Функция Гольдштейна – ПрайсаФункция Гольдштейна – Прайса

Функция будкиФункция будки
Функция Букина N.6Функция Букина N.6,
Функция МатьясаФункция Матьяса
Функция Леви N.13Функция Леви N.13

Функция ХиммельблауФункция Химмельблау
Функция трехгорбого верблюдаФункция трехгорбого верблюда
Функция EASOMФункция EASOM
Функция кросс-лоткаФункция кросс-лотка
Функция Eggholder [10]Функция Eggholder
Табличная функция ГёльдераФункция стола держателя
Функция МаккормикаФункция Маккормика,
Функция Шаффера N. 2Функция Шаффера N.2
Функция Шаффера N. 4Функция Шаффера N.4
Функция Стыблинского – ТангаФункция Стыблинского-Танга, ..

Тестовые функции для оптимизации с ограничениями

имяучастокФормулаГлобальный минимумПоиск домена
Функция Розенброка с кубикой и линией[11]Функция Розенброка с кубикой и линией,

подвергается:

,
Функция Розенброка, привязанная к диску[12]Функция Розенброка, привязанная к диску,

подвергается:

,
Функция птицы Мишры - с ограничениями[13][14]Функция птицы (с ограничениями),

подвергается:

,
Функция Таунсенда (измененная)[15]Мультимодальная функция с ограничением сердца,

подвергается:где: т = Атан2 (х, у)

,
Функция Симионеску[16]Функция Симионеску,

подвергается:

Тестовые функции для многокритериальной оптимизации

[требуется дальнейшее объяснение ]

имяучастокФункцииОграниченияПоиск домена
Функция Бина и Корна:[6]Функция Бина и Корна,
Функция Чанконга и Хаймса:[17]Функция Чаконга и Хаймса
Функция Фонсека – Флеминга:[18]Функция Фонсека и Флеминга,
Тестовая функция 4:[7]Функция тестирования 4. [7]
Функция Курсаве:[19]Функция Курсаве, .
Функция Шаффера № 1:[20]Функция Шаффера N.1. Ценности от к были успешно использованы. Более высокие значения увеличивают сложность проблемы.
Функция Шаффера № 2:Функция Шаффера N.2.
Две целевые функции Полони:Две целевые функции Полони

Функция Цицлера – Деба – Тиле № 1:[21]Функция Цитцлера-Деб-Тиле N.1, .
Функция Цицлера – Деба – Тиле № 2:[21]Функция Цитцлера-Деб-Тиле N.2, .
Функция Цицлера – Деба – Тиле № 3:[21]Функция Цитцлера-Деб-Тиле N.3, .
Функция Цицлера – Деба – Тиле № 4:[21]Функция Цитцлера-Деб-Тиле N.4, ,
Функция Цицлера – Деба – Тиле № 6:[21]Функция Цитцлера-Деб-Тиле N.6, .
Функции Осички и Кунду:[22]Осычка и функция Кунду, , .
Функция CTP1 (2 переменные):[5][23]Функция CTP1 (2 переменные). [5].
Проблема с Constr-Ex:[5]Проблема Constr-Ex. [5],
Функция Viennet:Функция Венне.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Бэк, Томас (1995). Эволюционные алгоритмы в теории и практике: стратегии эволюции, эволюционное программирование, генетические алгоритмы. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. п. 328. ISBN  978-0-19-509971-3.
  2. ^ Хаупт, Рэнди Л. Хаупт, Сью Эллен (2004). Практические генетические алгоритмы с CD-Rom (2-е изд.). Нью-Йорк: Дж. Вили. ISBN  978-0-471-45565-3.
  3. ^ Oldenhuis, Роди. «Множество тестовых функций для глобальных оптимизаторов». Математические работы. Получено 1 ноября 2012.
  4. ^ Ортис, Жилберто А. "Стратегии эволюции (ES)". Математические работы. Получено 1 ноября 2012.
  5. ^ а б c d е Деб, Калянмой (2002) Многокритериальная оптимизация с использованием эволюционных алгоритмов (Repr. Ed.). Чичестер [u.a.]: Уайли. ISBN  0-471-87339-X.
  6. ^ а б Бинь Т. и Корн У. (1997) MOBES: стратегия многокритериальной эволюции для задач оптимизации с ограничениями. В: Труды Третьей международной конференции по генетическим алгоритмам. Чехия. стр. 176–182
  7. ^ а б c Бинь Т. (1999) Многокритериальный эволюционный алгоритм. Учебные кейсы. Технический отчет. Институт автоматики и связи. Барлебен, Германия
  8. ^ Деб К. (2011) Программное обеспечение для многоцелевого кода NSGA-II на C. Доступно по URL: https://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml
  9. ^ Ортис, Жилберто А. «Многоцелевая оптимизация с использованием ЭС как эволюционного алгоритма». Математические работы. Получено 1 ноября 2012.
  10. ^ Ванарет К. (2015) Гибридизация интервальных методов и эволюционных алгоритмов для решения сложных оптимизационных задач. Кандидатская диссертация. Ecole Nationale de l'Aviation Civile. Национальный политехнический институт Тулузы, Франция.
  11. ^ Simionescu, P.A .; Бил, Д. (29 сентября - 2 октября 2002 г.). Новые концепции в графической визуализации целевых функций (PDF). ASME 2002 Международные конструкторские технические конференции и Конференция "Компьютеры и информация в машиностроении". Монреаль, Канада. стр. 891–897. Получено 7 января 2017.
  12. ^ «Решите ограниченную нелинейную задачу - MATLAB и Simulink». www.mathworks.com. Получено 2017-08-29.
  13. ^ "Проблема с птицами (с ограничениями) | Интеграция с Phoenix". Архивировано 29 декабря 2016 года.. Получено 2017-08-29.CS1 maint: BOT: статус исходного URL-адреса неизвестен (ссылка на сайт)
  14. ^ Мишра, Судханшу (2006). «Некоторые новые тестовые функции для глобальной оптимизации и производительности метода роя отталкивающих частиц». Бумага MPRA.
  15. ^ Таунсенд, Алекс (январь 2014). «Оптимизация с ограничениями в Chebfun». chebfun.org. Получено 2017-08-29.
  16. ^ Симионеску, П.А. (2014). Инструменты компьютерного построения графиков и моделирования для пользователей AutoCAD (1-е изд.). Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN  978-1-4822-5290-3.
  17. ^ Чанконг, Вира; Хаймс, Яков Ю. (1983). Принятие многокритериальных решений. Теория и методология. ISBN  0-444-00710-5.
  18. ^ Fonseca, C.M .; Флеминг, П. Дж. (1995). «Обзор эволюционных алгоритмов многокритериальной оптимизации». Evol Comput. 3 (1): 1–16. CiteSeerX  10.1.1.50.7779. Дои:10.1162 / evco.1995.3.1.1.
  19. ^ Ф. Курсаве, "Вариант эволюционных стратегий векторной оптимизации," в PPSN I, Vol 496 Lect Notes in Comput Sc. Springer-Verlag, 1991, стр. 193–197.
  20. ^ Шаффер, Дж. Дэвид (1984). Множественная объективная оптимизация с использованием генетических алгоритмов с векторной оценкой. Материалы Первой Междунар. Конференция по генетическим алгоритмам / Под ред. G.J.E Grefensette, J.J. Лоуренс Эрлбраум (Кандидат наук). Университет Вандербильта. OCLC  20004572.
  21. ^ а б c d е Деб, Калян; Thiele, L .; Лауманнс, Марко; Цитцлер, Эккарт (2002). «Масштабируемые тестовые задачи многокритериальной оптимизации». Proc. Конгресса IEEE 2002 г. по эволюционным вычислениям. 1: 825–830. Дои:10.1109 / CEC.2002.1007032. ISBN  0-7803-7282-4.
  22. ^ Osyczka, A .; Кунду, С. (1 октября 1995 г.). «Новый метод решения обобщенных задач многокритериальной оптимизации с использованием простого генетического алгоритма». Структурная оптимизация. 10 (2): 94–99. Дои:10.1007 / BF01743536. ISSN  1615-1488.
  23. ^ Jimenez, F .; Гомес-Скармета, А. Ф .; Sanchez, G .; Деб, К. (май 2002 г.). «Эволюционный алгоритм многоцелевой оптимизации с ограничениями». Труды Конгресса по эволюционным вычислениям 2002 г. CEC'02 (Кат. № 02TH8600). 2: 1133–1138. Дои:10.1109 / CEC.2002.1004402. ISBN  0-7803-7282-4.