論文の概要: GNBG-Generated Test Suite for Box-Constrained Numerical Global Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07034v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 07:40:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:13:42.617242
• Title: GNBG-Generated Test Suite for Box-Constrained Numerical Global Optimization
• Title（参考訳）: ボックス制約付き数値グローバル最適化のためのGNBG生成テストスイート
• Authors: Amir H. Gandomi (1,2), Danial Yazdani (1), Mohammad Nabi Omidvar (3), and Kalyanmoy Deb (4) ((1) Faculty of Engineering & Information Technology, University of Technology Sydney, (2) University Research and Innovation Center (EKIK), Obuda University, (3) School of Computing, University of Leeds, and Leeds University Business School, (4) BEACON Center, Michigan State University)
• Abstract要約: 本論文では,ボックス制約の数値的大域最適化問題インスタンスを24個導入する。 ケースは、様々のモジュラリティ、頑丈さ、対称性、条件付け、可変相互作用構造、盆地の線形性、偽造性など、幅広い問題の特徴をカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.804807909435654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This document introduces a set of 24 box-constrained numerical global optimization problem instances, systematically constructed using the Generalized Numerical Benchmark Generator (GNBG). These instances cover a broad spectrum of problem features, including varying degrees of modality, ruggedness, symmetry, conditioning, variable interaction structures, basin linearity, and deceptiveness. Purposefully designed, this test suite offers varying difficulty levels and problem characteristics, facilitating rigorous evaluation and comparative analysis of optimization algorithms. By presenting these problems, we aim to provide researchers with a structured platform to assess the strengths and weaknesses of their algorithms against challenges with known, controlled characteristics. For reproducibility, the MATLAB source code for this test suite is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,汎用数値ベンチマークジェネレータ(GNBG)を用いて体系的に構築した,ボックス制約の数値大域最適化問題インスタンスを24個導入する。 これらの例は、様々のモジュラリティ、頑丈さ、対称性、条件付け、可変相互作用構造、盆地の線形性、偽造性など、幅広い問題の特徴をカバーしている。 目的として,本テストスイートは,厳密な評価と最適化アルゴリズムの比較分析を容易にする,様々な難易度と問題特性を提供する。 これらの問題を提示することで,アルゴリズムの強みと弱みを評価するための構造化プラットフォームを研究者に提供することを目的としている。 再現性のために、このテストスイートのMATLABソースコードが公開されている。

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