About: MCS algorithm

An Entity of Type: software, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

For mathematical optimization, Multilevel Coordinate Search (MCS) is an efficient algorithm for bound constrained global optimization using function values only. To do so, the n-dimensional search space is represented by a set of non-intersecting hypercubes (boxes). The boxes are then iteratively split along an axis plane according to the value of the function at a representative point of the box (and its neighbours) and the box's size. These two splitting criteria combine to form a global search by splitting large boxes and a local search by splitting areas for which the function value is good.

Property Value
dbo:abstract
  • For mathematical optimization, Multilevel Coordinate Search (MCS) is an efficient algorithm for bound constrained global optimization using function values only. To do so, the n-dimensional search space is represented by a set of non-intersecting hypercubes (boxes). The boxes are then iteratively split along an axis plane according to the value of the function at a representative point of the box (and its neighbours) and the box's size. These two splitting criteria combine to form a global search by splitting large boxes and a local search by splitting areas for which the function value is good. Additionally, a local search combining a (multi-dimensional) quadratic interpolant of the function and line searches can be used to augment performance of the algorithm (MCS with local search); in this case the plain MCS is used to provide the starting (initial) points. The information provided by local searches (local minima of the objective function) is then fed back to the optimizer and affects the splitting criteria, resulting in reduced sample clustering around local minima, faster convergence and higher precision. (en)
  • Multilevel Coordinate Search (MCS) — алгоритм глобальної оптимізації з обмеженнями. Алгоритм полягає в поділі n-мірного простору пошуку, представленого множиною непересічних гіперкубів (коробок). Коробки ітеративно розділяються вздовж осі площини відповідно до значення функції як координат точки в коробці і розміру боксу. Ці два критерії розщеплення об'єднуються, щоб сформувати глобальний пошук по розщепленню великих коробок і локальний пошук шляхом поділу областей, для яких значення функції є близьким до шуканого. (uk)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 2618980 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 5713 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1078871932 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
gold:hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • Multilevel Coordinate Search (MCS) — алгоритм глобальної оптимізації з обмеженнями. Алгоритм полягає в поділі n-мірного простору пошуку, представленого множиною непересічних гіперкубів (коробок). Коробки ітеративно розділяються вздовж осі площини відповідно до значення функції як координат точки в коробці і розміру боксу. Ці два критерії розщеплення об'єднуються, щоб сформувати глобальний пошук по розщепленню великих коробок і локальний пошук шляхом поділу областей, для яких значення функції є близьким до шуканого. (uk)
  • For mathematical optimization, Multilevel Coordinate Search (MCS) is an efficient algorithm for bound constrained global optimization using function values only. To do so, the n-dimensional search space is represented by a set of non-intersecting hypercubes (boxes). The boxes are then iteratively split along an axis plane according to the value of the function at a representative point of the box (and its neighbours) and the box's size. These two splitting criteria combine to form a global search by splitting large boxes and a local search by splitting areas for which the function value is good. (en)
rdfs:label
  • MCS algorithm (en)
  • MCS algorithm (uk)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License