Je veux voir quelque chose de beau, alors j'ai essayé de visualiser la fonction utilisée pour comparer la fonction d'optimisation.

référence

https://en.wikipedia.org/wiki/Test_functions_for_optimization

Source d'exécution

https://github.com/akidukin/optimize_test/blob/master/benchmark_functions.py

Cible

Quelle est la fonction utilisée pour comparer la fonction d'optimisation?

Qu'est-ce qu'une fonction d'optimisation? https://ja.wikipedia.org/wiki/最適化問題

Comme une image approximative

  1. x + 10 = 25
  2. x + 60 = 15
  3. x + 45 = 60 Une fonction qui amène la machine à trouver x avec précision Il existe plusieurs indicateurs de performance du hogehoge pour mesurer les performances des fonctions ci-dessus et les performances de la fonction d'optimisation, et il semble que la vitesse, la précision, la robustesse, etc. soient difficiles.

En termes simples, mesurer les performances avec un objet simple (unidimensionnel et solution unique) comme celui ci-dessus ne change pas, il est donc plus facile de comparer les performances avec un objet plus complexe. ..

Qu'est-ce que tu as fait

Juste créé et exécuté avec la fonction scratch sur l'URL de référence À cette époque, il était conçu pour n'accepter que des entrées jusqu'à 2 dimensions

Résultat (le nom de la fonction n'est pas officiel. Accédez correctement à l'URL de référence)

ackely.png

sphere.png

rosenbrock.png

beale.png

goldstein_price.png

booth.png

bukin_n6.png

matyas.png

ThreeHumpCamel.png

easom.png

mccormick.png

crossintray.png

holdertable.png

styblinski_tang.png

himmelblau.png

Impressions

J'aime la forme de la fonction RosenBrock pour une raison quelconque. (Konami) Ensuite, regardons la trajectoire de recherche de la solution optimale avec quelques fonctions d'optimisation typiques pour chacune.

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