論文の概要: New hard benchmark functions for global optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04606v3
- Date: Wed, 30 Mar 2022 13:26:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 06:56:11.993478
- Title: New hard benchmark functions for global optimization
- Title(参考訳): グローバル最適化のための新しいハードベンチマーク関数
- Authors: Abdesslem Layeb
- Abstract要約: 我々は,グローバル最適化アルゴリズムの性能を評価するために,新しい単調,マルチモーダル,ノイズテスト機能を提案する。
これらの関数の硬さを示すために、我々はいくつかの強力なアルゴリズムを用いて実験を行った。
その結果,提案関数の硬さが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we present some new unimodal, multimodal, and noise test
functions to assess the performance of global optimization algorithms. All the
test functions are multidimensional problems. The 2-dimension landscape of the
proposed functions has been graphically presented in 3D space to show their
geometry, however these functions are more complicated in dimensions greater
than 3. To show the hardness of these functions, we have made an experimental
study with some powerful algorithms such as CEC competition winners: LSHADE,
MadDe, and LSHADE-SPACMA algorithms. Besides the novel algorithm, Tangent
search algorithm (TSA) and its modified Tangent search algorithm (mTSA) were
also used in the experimental study. The results found demonstrate the hardness
of the proposed functions. The code sources of the proposed test functions are
available on Matlab Exchange website.
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/106450-new-hard-benchmark-functions-for-global- optimization?s_tid=srchtitle
- Abstract(参考訳): 本稿では,大域最適化アルゴリズムの性能を評価するために,新しい単調,マルチモーダル,ノイズテスト機能を提案する。
すべてのテスト関数は多次元問題である。
提案した関数の2次元のランドスケープは、それらの幾何学を示すために3次元空間で図式的に示されているが、これらの関数は3より大きい次元においてより複雑である。
これらの関数の硬さを示すために、CECコンペティションの勝者であるLSHADE、MadDe、LSHADE-SPACMAアルゴリズムなどの強力なアルゴリズムを用いて実験を行った。
実験では,新しいアルゴリズムに加えて,タンジェント探索アルゴリズム (TSA) と改良タンジェント探索アルゴリズム (mTSA) も用いられた。
その結果,提案関数の硬さが示された。
提案されたテスト機能のソースコードは、Matlab ExchangeのWebサイトにある。
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/106450-new-hard-benchmark-functions-for-global- optimization?
s_tid=srchtitle
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