Funciones de prueba para optimización - Test functions for optimization
En matemáticas aplicadas, las funciones de prueba , conocidas como paisajes artificiales , son útiles para evaluar características de algoritmos de optimización, tales como:
- Tasa de convergencia.
- Precisión.
- Robustez.
- Rendimiento general.
Aquí se presentan algunas funciones de prueba con el objetivo de dar una idea de las diferentes situaciones a las que se enfrentan los algoritmos de optimización a la hora de afrontar este tipo de problemas. En la primera parte, se presentan algunas funciones objetivas para casos de optimización de un solo objetivo. En la segunda parte, se dan funciones de prueba con sus respectivos frentes de Pareto para problemas de optimización multiobjetivo (MOP).
Los paisajes artificiales presentados aquí para problemas de optimización de un solo objetivo se han tomado de Bäck, Haupt et al. y del software Rody Oldenhuis. Dado el número de problemas (55 en total), aquí se presentan solo algunos.
Las funciones de prueba utilizadas para evaluar los algoritmos de MOP se tomaron de Deb, Binh et al. y Binh. Puede descargar el software desarrollado por Deb, que implementa el procedimiento NSGA-II con GA, o el programa publicado en Internet, que implementa el procedimiento NSGA-II con ES.
Aquí solo se da una forma general de la ecuación, un gráfico de la función objetivo, los límites de las variables del objeto y las coordenadas de los mínimos globales.
Funciones de prueba para la optimización de un solo objetivo
Nombre | Gráfico | Fórmula | Mínimo global | Dominio de búsqueda |
---|---|---|---|---|
Función rastrigin |
|
|||
Función Ackley |
|
|||
Función esfera | , | |||
Función Rosenbrock | , | |||
Función Beale |
|
|||
Función Goldstein-Price |
|
|||
Función de cabina | ||||
Función Bukin N.6 | , | |||
Función Matyas | ||||
Función Lévi N.13 |
|
|||
Función de Himmelblau | ||||
Función de camello de tres jorobas | ||||
Función easom | ||||
Función de bandeja cruzada | ||||
Función Eggholder | ||||
Función de tabla de Hölder | ||||
Función McCormick | , | |||
Función Schaffer N.2 | ||||
Función Schaffer N 4 | ||||
Función Styblinski – Tang | , .. |
Funciones de prueba para optimización restringida
Nombre | Gráfico | Fórmula | Mínimo global | Dominio de búsqueda |
---|---|---|---|---|
Función de Rosenbrock restringida con un cúbico y una línea |
,
sometido a: |
, | ||
Función de Rosenbrock restringida a un disco |
,
sometido a: |
, | ||
Función de pájaro de Mishra: restringida |
,
sometido a: |
, | ||
Función Townsend (modificada) |
,
sometido a: donde: t = Atan2 (x, y) |
, | ||
Función Gomez y Levy (modificada) |
,
sometido a: |
, | ||
Función Simionescu |
,
sometido a: |
Funciones de prueba para optimización multiobjetivo
Nombre | Gráfico | Funciones | Restricciones | Dominio de búsqueda |
---|---|---|---|---|
Función Binh y Korn : | , | |||
Función de Chankong y Haimes : | ||||
Función Fonseca-Fleming : | , | |||
Función de prueba 4: | ||||
Función Kursawe : | , . | |||
Función Schaffer N.1: | . Los valores de desde hasta se han utilizado correctamente. Los valores más altos de aumentan la dificultad del problema. | |||
Función Schaffer N.2: | . | |||
Las dos funciones objetivas de Poloni: |
|
|||
Función N.1 de Zitzler – Deb – Thiele: | , . | |||
Función N.2 de Zitzler – Deb – Thiele: | , . | |||
Función N ° 3 de Zitzler – Deb – Thiele: | , . | |||
Función N ° 4 de Zitzler-Deb-Thiele: | , , | |||
Función N ° 6 de Zitzler-Deb-Thiele: | , . | |||
Función de Osyczka y Kundu: | , , . | |||
Función CTP1 (2 variables): | . | |||
Problema de Constr-Ex: | , | |||
Función Viennet: | . |
Ver también
Referencias
- ^ Bäck, Thomas (1995). Algoritmos evolutivos en teoría y práctica: estrategias de evolución, programación evolutiva, algoritmos genéticos . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. pag. 328. ISBN 978-0-19-509971-3.
- ^ Haupt, Randy L. Haupt, Sue Ellen (2004). Algoritmos genéticos prácticos con CD-Rom (2ª ed.). Nueva York: J. Wiley. ISBN 978-0-471-45565-3.
- ^ Oldenhuis, Rody. "Muchas funciones de prueba para optimizadores globales" . Mathworks . Consultado el 1 de noviembre de 2012 .
- ^ a b c d e Deb, Kalyanmoy (2002) Optimización multiobjetivo mediante algoritmos evolutivos (Repr. ed.). Chichester [ua]: Wiley. ISBN 0-471-87339-X .
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- ^ Jiménez, F .; Gomez-Skarmeta, AF; Sánchez, G .; Deb, K. (mayo de 2002). "Un algoritmo evolutivo para la optimización multiobjetivo restringida". Actas del Congreso de 2002 sobre Computación Evolutiva. CEC'02 (No de catálogo 02TH8600) . 2 : 1133-1138. doi : 10.1109 / CEC.2002.1004402 . ISBN 0-7803-7282-4. S2CID 56563996 .