This HTML5 document contains 141 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
n8http://dbpedia.org/resource/File:
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n13https://global.dbpedia.org/id/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
n4http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-ithttp://it.dbpedia.org/resource/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
dbphttp://dbpedia.org/property/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:List_of_numerical_analysis_topics
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Mathematical_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Free_Pascal
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Conformance_testing
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Himmelblau's_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Price_v_Sports_Marine_Ltd
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Rosenbrock_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Ackley_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Shekel_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Evolutionary_algorithm
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Evolutionary_computation
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Fitness_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Test_functions_for_optimization
rdfs:label
Тестовые функции для оптимизации Test functions for optimization Funzione test (ottimizzazione) Тестові функції для оптимізації
rdfs:comment
В прикладной математике, тестовые функции, известные как искусственные ландшафты, являются полезными для оценки характеристик алгоритмов оптимизации, таких как: * Скорость сходимости. * Точность. * Робастность. * Общая производительность. В статье представлены некоторые тестовые функции с целью дать представление о различных ситуациях, с которыми приходится сталкиваться при преодолении подобных проблем. В статье представлены общая формула уравнения, участок целевой функции, границы переменных и координаты глобального минимума. У прикладній математиці тестові функції для оптимізації (штучні ландшафти) — нелінійні функції, які використовують для оцінки характеристик алгоритмів оптимізації, таких як: швидкість збіжності; точність; грубість; загальні характеристики. Штучні ландшафти, наведені для тестування оптимізаційних алгоритмів, взяті з декількох джерел (див. Посилання). Загальний вигляд рівняння, графік цільової функції, межі змінних об'єкта і координати глобального мінімуму наведені в таблиці. Le funzioni test sono delle funzioni pensate e utilizzate per testare il funzionamento e l'efficienza degli algoritmi di ottimizzazione. Gli aspetti dell'algoritmo che tipicamente interessa mettere alla prova sono la velocità di convergenza, la precisione del risultato e la robustezza dell'algoritmo. Le funzioni test sono spesso problemi artificiali che mettono alla prova gli algoritmi in situazioni particolarmente scomode, ad esempio nella ricerca di minimi in funzioni particolarmente piatte (come un punto di minimo di una funzione continua nel quale si annullano molte derivate successive), funzioni il cui comportamento globale approssima quello di una ma che in realtà presenta altri estremi locali, funzioni con un gran numero di punti di ottimo locali significativi, o funzioni il cui an In applied mathematics, test functions, known as artificial landscapes, are useful to evaluate characteristics of optimization algorithms, such as: * Convergence rate. * Precision. * Robustness. * General performance. The artificial landscapes presented herein for single-objective optimization problems are taken from Bäck, Haupt et al. and from Rody Oldenhuis software. Given the number of problems (55 in total), just a few are presented here.
foaf:depiction
n4:Hoelder_table_contour.svg n4:Cross-in-tray_contour.svg n4:Matyas_contour.svg n4:Easom_contour.svg n4:Rosenbrock_circle_constraint.svg n4:Rosenbrock_contour.svg n4:Beale_contour.svg n4:Rosenbrock_cubic_constraint.svg n4:Mishra_bird_contour.svg n4:Simionescu_contour.svg n4:Schaffer2_contour.svg n4:Schaffer4_contour.svg n4:Goldstein-Price_contour.svg n4:Gomez-Levi_contour.svg n4:McCormick_contour.svg n4:Bukin_6_contour.svg n4:Booth_contour.svg n4:Eggholder_contour.svg n4:Sphere_contour.svg n4:Styblinski-Tang_contour.svg n4:Townsend_contour.svg n4:Three-hump-camel_contour.svg n4:Ackley_contour_function.svg n4:Himmelblau_contour_plot.svg n4:Rastrigin_contour_plot.svg n4:Levi13_contour.svg
dcterms:subject
dbc:Convex_optimization dbc:Constraint_programming dbc:Types_of_functions
dbo:wikiPageID
37526558
dbo:wikiPageRevisionID
1100056552
dbo:wikiPageWikiLink
n8:Kursawe_function.pdf dbc:Convex_optimization n8:Zitzler-Deb-Thiele's_function_3.pdf n8:Zitzler-Deb-Thiele's_function_4.pdf dbr:Beale_function n8:Zitzler-Deb-Thiele's_function_6.pdf n8:Binh_and_Korn_function.pdf dbr:Binh_and_Korn_function dbr:Binh_function dbr:Fonseca–Fleming_function n8:Booth_contour.svg n8:Goldstein-Price_contour.svg n8:Poloni's_two_objective_function.pdf n8:Gomez-Levi_contour.svg n8:Test_function_4_-_Binh.pdf n8:Bukin_6_contour.svg dbc:Types_of_functions n8:CTP1_function_(2_variables).pdf n8:Himmelblau_contour_plot.svg n8:Hoelder_table_contour.svg dbr:Easom_function n8:Chakong_and_Haimes_function.pdf dbr:Eggholder_function dbr:Rosenbrock_function n8:Viennet_function.pdf n8:Ackley_contour_function.svg n8:Easom_contour.svg n8:Eggholder_contour.svg dbr:Kursawe_function dbr:Shekel_function n8:Zitzler-Deb-Thiele's_function_1.pdf n8:Zitzler-Deb-Thiele's_function_2.pdf n8:Beale_contour.svg n8:Styblinski-Tang_contour.svg n8:Osyczka_and_Kundu_function.pdf n8:Levi13_contour.svg dbr:Simionescu_function n8:Fonseca_and_Fleming_function.pdf dbr:Ackley_function dbr:Pareto_front dbr:Hölder_table_function n8:Three-hump-camel_contour.svg n8:Matyas_contour.svg dbr:Chankong_and_Haimes_function n8:Constr-Ex_problem.pdf n8:McCormick_contour.svg n8:Cross-in-tray_contour.svg n8:Mishra_bird_contour.svg dbr:Styblinski–Tang_function n8:Townsend_contour.svg n8:Schaffer2_contour.svg n8:Schaffer4_contour.svg dbr:Rastrigin_function n8:Schaffer_function_1.pdf dbr:Multi-objective_optimization n8:Schaffer_function_2_-_multi-objective.pdf dbr:Goldstein–Price_function dbr:Matyas_function dbr:McCormick_function n8:Rastrigin_contour_plot.svg n8:Simionescu_contour.svg dbr:Booth_function n8:Sphere_contour.svg n8:Rosenbrock_circle_constraint.svg n8:Rosenbrock_contour.svg dbc:Constraint_programming n8:Rosenbrock_cubic_constraint.svg dbr:Himmelblau's_function
owl:sameAs
dbpedia-ru:Тестовые_функции_для_оптимизации dbpedia-uk:Тестові_функції_для_оптимізації n13:4vLUa freebase:m.0nbtsfl dbpedia-it:Funzione_test_(ottimizzazione) wikidata:Q7705773
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Math dbt:Explain dbt:Short_description dbt:Commons_category
dbo:thumbnail
n4:Rastrigin_contour_plot.svg?width=300
dbp:date
September 2016
dbp:reason
What does it mean to minimize two objective functions?
dbo:abstract
У прикладній математиці тестові функції для оптимізації (штучні ландшафти) — нелінійні функції, які використовують для оцінки характеристик алгоритмів оптимізації, таких як: швидкість збіжності; точність; грубість; загальні характеристики. Нижче наведені деякі функції тестування оптимізаційних алгоритмів, що дозволяють отримати уявлення про різні характерні ситуації, з якими стикаються алгоритми оптимізації при вирішенні задач такого роду. У першій частині наведені функції для тестування алгоритмів пошуку глобального мінімуму (максимуму). У другій частині функції з відповідними фронтами для алгоритмів багатокритеріальної оптимізації. Штучні ландшафти, наведені для тестування оптимізаційних алгоритмів, взяті з декількох джерел (див. Посилання). Загальний вигляд рівняння, графік цільової функції, межі змінних об'єкта і координати глобального мінімуму наведені в таблиці. Le funzioni test sono delle funzioni pensate e utilizzate per testare il funzionamento e l'efficienza degli algoritmi di ottimizzazione. Gli aspetti dell'algoritmo che tipicamente interessa mettere alla prova sono la velocità di convergenza, la precisione del risultato e la robustezza dell'algoritmo. Le funzioni test sono spesso problemi artificiali che mettono alla prova gli algoritmi in situazioni particolarmente scomode, ad esempio nella ricerca di minimi in funzioni particolarmente piatte (come un punto di minimo di una funzione continua nel quale si annullano molte derivate successive), funzioni il cui comportamento globale approssima quello di una ma che in realtà presenta altri estremi locali, funzioni con un gran numero di punti di ottimo locali significativi, o funzioni il cui andamento globale non fornisce indicazioni significative sulla posizione dei punti di ottimo. Nel seguito sono riportate alcune tra le più note funzioni test con una espressione in forma generale e le loro principali caratteristiche. In applied mathematics, test functions, known as artificial landscapes, are useful to evaluate characteristics of optimization algorithms, such as: * Convergence rate. * Precision. * Robustness. * General performance. Here some test functions are presented with the aim of giving an idea about the different situations that optimization algorithms have to face when coping with these kinds of problems. In the first part, some objective functions for single-objective optimization cases are presented. In the second part, test functions with their respective Pareto fronts for multi-objective optimization problems (MOP) are given. The artificial landscapes presented herein for single-objective optimization problems are taken from Bäck, Haupt et al. and from Rody Oldenhuis software. Given the number of problems (55 in total), just a few are presented here. The test functions used to evaluate the algorithms for MOP were taken from Deb, Binh et al. and Binh. The software developed by Deb can be downloaded, which implements the NSGA-II procedure with GAs, or the program posted on Internet, which implements the NSGA-II procedure with ES. Just a general form of the equation, a plot of the objective function, boundaries of the object variables and the coordinates of global minima are given herein. В прикладной математике, тестовые функции, известные как искусственные ландшафты, являются полезными для оценки характеристик алгоритмов оптимизации, таких как: * Скорость сходимости. * Точность. * Робастность. * Общая производительность. В статье представлены некоторые тестовые функции с целью дать представление о различных ситуациях, с которыми приходится сталкиваться при преодолении подобных проблем. В статье представлены общая формула уравнения, участок целевой функции, границы переменных и координаты глобального минимума.
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Test_functions_for_optimization?oldid=1100056552&ns=0
dbo:wikiPageLength
29955
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Test_functions_for_optimization
Subject Item
dbr:Rastrigin_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Test_functions_for_optimization
Subject Item
wikipedia-en:Test_functions_for_optimization
foaf:primaryTopic
dbr:Test_functions_for_optimization