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 rastrigin para n = 2

Función Ackley Función de Ackley para n = 2

Función esfera Función esfera para n = 2 ,
Función Rosenbrock Función de Rosenbrock para n = 2 ,
Función Beale Función de Beale

Función Goldstein-Price Función Goldstein-Price

Función de cabina Función de la cabina
Función Bukin N.6 Función Bukin N.6 ,
Función Matyas Función Matyas
Función Lévi N.13 Función Lévi N.13

Función de Himmelblau Función de Himmelblau
Función de camello de tres jorobas Función Three Hump Camel
Función easom Función easom
Función de bandeja cruzada Función de bandeja cruzada
Función Eggholder Función Eggholder
Función de tabla de Hölder Función de mesa de soporte
Función McCormick Función McCormick ,
Función Schaffer N.2 Función Schaffer N.2
Función Schaffer N 4 Función Schaffer N.4
Función Styblinski – Tang 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 Función de Rosenbrock restringida con un cúbico y una línea ,

sometido a:

,
Función de Rosenbrock restringida a un disco Función de Rosenbrock restringida a un disco ,

sometido a:

,
Función de pájaro de Mishra: restringida Función de pájaro (restringida) ,

sometido a:

,
Función Townsend (modificada) Función multimodal restringida por el corazón ,

sometido a: donde: t = Atan2 (x, y)

,
Función Gomez y Levy (modificada) Función Gomez y Levy ,

sometido a:

,
Función Simionescu Función Simionescu ,

sometido a:

Funciones de prueba para optimización multiobjetivo

Nombre Gráfico Funciones Restricciones Dominio de búsqueda
Función Binh y Korn : Función Binh y Korn ,
Función de Chankong y Haimes : Función de Chakong y Haimes
Función Fonseca-Fleming : Función Fonseca y Fleming ,
Función de prueba 4: Función de prueba 4. [6]
Función Kursawe : Función Kursawe , .
Función Schaffer N.1: 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: Función Schaffer N.2 .
Las dos funciones objetivas de Poloni: Las dos funciones objetivas de Poloni

Función N.1 de Zitzler – Deb – Thiele: Función de Zitzler-Deb-Thiele N.1 , .
Función N.2 de Zitzler – Deb – Thiele: Función N.2 de Zitzler-Deb-Thiele , .
Función N ° 3 de Zitzler – Deb – Thiele: Función de Zitzler-Deb-Thiele N.3 , .
Función N ° 4 de Zitzler-Deb-Thiele: Función de Zitzler-Deb-Thiele N.4 , ,
Función N ° 6 de Zitzler-Deb-Thiele: Función de Zitzler-Deb-Thiele N.6 , .
Función de Osyczka y Kundu: Función de Osyczka y Kundu , , .
Función CTP1 (2 variables): Función CTP1 (2 variables). [4] .
Problema de Constr-Ex: Problema Constr-Ex. [4] ,
Función Viennet: Función de vienet .

Ver también

Referencias

  1. ^ 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.
  2. ^ 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.
  3. ^ Oldenhuis, Rody. "Muchas funciones de prueba para optimizadores globales" . Mathworks . Consultado el 1 de noviembre de 2012 .
  4. ^ a b c d e Deb, Kalyanmoy (2002) Optimización multiobjetivo mediante algoritmos evolutivos (Repr. ed.). Chichester [ua]: Wiley. ISBN  0-471-87339-X .
  5. ^ a b Binh T. y Korn U. (1997) MOBES: Una estrategia de evolución multiobjetivo para problemas de optimización restringida . En: Actas de la Tercera Conferencia Internacional sobre Algoritmos Genéticos. República Checa. págs. 176-182
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  7. ^ Deb K. (2011) Software para código NSGA-II multiobjetivo en C. Disponible en URL: https://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml
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  22. Osyczka, A .; Kundu, S. (1 de octubre de 1995). "Un nuevo método para resolver problemas de optimización multicriterio generalizados utilizando el algoritmo genético simple". Optimización estructural . 10 (2): 94–99. doi : 10.1007 / BF01743536 . ISSN  1615-1488 . S2CID  123433499 .
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