最適化手法評価のためのベンチマーク関数【Pythonプログラム付】

最適化

現在様々な最適化アルゴリズムが提案されており,アルゴリズムの性能の良し悪しを評価するためのベンチマーク関数テスト関数)も提案されています。本記事では最適化の難しい関数の代表的性質を説明し,様々な性質を持つベンチマーク関数を紹介します。

pythonによる実装例,ユーザー関数はこちらからどうぞ。

大きい画面で表示したい方はこちらからご覧ください。

クリエイティブ・コモンズ・ライセンス  

 

スライドの目次

  • 最適化とは?
  • 最適化が難しい関数の性質
  • 悪スケール性
  • 変数間依存性
  • 多峰性
  • ベンチマーク関数
  • Sphere関数
  • Ellipsoid関数
  • k-tablet関数(k=n/4)
  • Rosenbrock関数(star型)
  • Rosenbrock関数(chain型)
  • Bohachevsky関数
  • Ackley関数
  • Schaffer関数
  • Rastrigin関数

参考文献

  • 小林重信,実数値GAのフロンティア,人工知能学会論文誌,Vol. 24, No. 1, pp. 147-162 (2009)
  • 棟朝雅晴,遺伝的アルゴリズムーその理論と先端的手法ー,森北出版株式会社(2015)
  • 佐久間淳,小林重信,高次元k-tablet構造を考慮した実数値GA,人工知能学会論文誌,Vol. 19, No. 1, pp. 28-37 (2004)
  • 木村周平,小長谷明彦,距離に依存せずに多様体を制御するGAによる高次元関数最適化,人工知能学会論文誌,Vol. 18, No. 4, pp. 193-202 (2003)
  • Test functions for optimization (Wikipedia)

質問、コメント等ございましたら、下部のコメント欄,もしくはメールやTwitterよりご連絡ください。

最適化
スポンサーリンク
シェアする
モータ研究者の技術解説

コメント

タイトルとURLをコピーしました