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綺麗なものを見たいので最適化関数のベンチマークに利用される関数の可視化をしてみた

参考

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

実行ソース

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

対象

  • 決めていない(自己満足)
  • 「へーこんなのあるんだー」って思う人

最適化関数のベンチマークに利用されている関数 とは

最適化関数とは
https://ja.wikipedia.org/wiki/最適化問題

ざっくりなイメージとして
1) x + 10 = 25
2) x + 60 = 15
3) x + 45 = 60
のxを機械に求めさせる時に 正確に求めさせる関数
上記の関数の性能を測るためのホゲホゲ、最適化関数の性能っていうのもいくつか指標があって、速度や正確性、ロバスト性などなんか難しそう。

単純に言うと、上記のような単純な(1次元でかつ単一解)物で性能を測っても変わらないので、より複雑な物で測った方が性能の比較がしやすいよねってこと。

何をやったのか

ただ参考URLに乗っている関数スクラッチで作成し実行させた
その際に 2次元 までの入力のみを受け付ける形とした

結果(関数名が正式な物ではないです。正しくは参考URLへ)

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

感想

なんだかんだRosenBrock関数の形が好きです。(こなみ)
次は、それぞれに対していくつか代表的な最適化関数で最適解を求めるまでの軌道をみてみる

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