論文の概要: A Review of 315 Benchmark and Test Functions for Machine Learning Optimization Algorithms and Metaheuristics with Mathematical and Visual Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09581v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 20:39:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 17:14:47.030424
- Title: A Review of 315 Benchmark and Test Functions for Machine Learning Optimization Algorithms and Metaheuristics with Mathematical and Visual Descriptions
- Title（参考訳）: 機械学習最適化アルゴリズムとメタヒューリスティックスのための315ベンチマークとテスト関数の数学的および視覚的記述による検討
- Authors: M. Z. Naser, Mohammad Khaled al-Bashiti, Arash Teymori Gharah Tapeh, Armin Dadras Eslamlou, Ahmed Naser, Venkatesh Kodur, Rami Hawileeh, Jamal Abdalla, Nima Khodadadi, Amir H. Gandomi,
- Abstract要約: 急速に進化する最適化とメタヒューリスティックス領域では、アルゴリズムの有効性はベンチマーク(テスト)関数によって決定される。
本稿では,最適化アルゴリズムとメタヒューリスティックスアルゴリズムの評価に使用される300以上のベンチマーク関数について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.92790791696717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving optimization and metaheuristics domains, the efficacy of algorithms is crucially determined by the benchmark (test) functions. While several functions have been developed and derived over the past decades, little information is available on the mathematical and visual description, range of suitability, and applications of many such functions. To bridge this knowledge gap, this review provides an exhaustive survey of more than 300 benchmark functions used in the evaluation of optimization and metaheuristics algorithms. This review first catalogs benchmark and test functions based on their characteristics, complexity, properties, visuals, and domain implications to offer a wide view that aids in selecting appropriate benchmarks for various algorithmic challenges. This review also lists the 25 most commonly used functions in the open literature and proposes two new, highly dimensional, dynamic and challenging functions that could be used for testing new algorithms. Finally, this review identifies gaps in current benchmarking practices and suggests directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 急速に進化する最適化とメタヒューリスティックス領域では、アルゴリズムの有効性はベンチマーク(テスト)関数によって決定される。
過去数十年間、いくつかの関数が開発され、導出されてきたが、数学的、視覚的記述、適合性の範囲、そしてそのような関数の応用についてはほとんど情報がない。
この知識ギャップを埋めるため、このレビューでは最適化とメタヒューリスティックスアルゴリズムの評価に使用される300以上のベンチマーク関数を網羅的に調査する。
このレビューでは、まずベンチマークとテスト関数の特徴、複雑さ、プロパティ、視覚、ドメイン含意に基づいて、様々なアルゴリズム上の課題に対して適切なベンチマークを選択するのに役立つ広い視点を提供する。
このレビューでは、オープン文学で最もよく使われている25の関数をリストアップし、新しいアルゴリズムをテストするために使用できる2つの新しい、高次元、動的、挑戦的な関数を提案する。
最後に、このレビューは現在のベンチマークプラクティスのギャップを特定し、今後の研究の方向性を提案する。
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