PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | 5 | 573--578
Tytuł artykułu

Comparative Evaluation of the Stochastic Simplex Bisection Algorithm and the SciPy.Optimize Module

Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The stochastic simplex bisection (SSB) algorithm is evaluated against the collection of optimizers in the Python SciPy.Optimize module on a prominent test set. The SSB algorithm greatly outperforms all SciPy optimizers, save one, in exactly half the cases. It does slightly worse on quadratic functions, but excels at trigonometric ones, highlighting its multimodal prowess. Unlike the SciPy optimizers, it sustains a high success rate. The SciPy optimizers would benefit from a more informed metaheuristic strategy and the SSB algorithm would profit from quicker local convergence and better multidimensional capabilities. Conversely, the local convergence of the SciPy optimizers is impressive and the multimodal capabilities of the SSB algorithm in separable dimensions are uncanny.(original abstract)
Słowa kluczowe
PL
EN
Rocznik
Tom
5
Strony
573--578
Opis fizyczny
Twórcy
  • German Research Center for Artificial Intelligence
Bibliografia
  • M. Wahde, Biologically Inspired Optimization Algorithms. WIT Press, 2008.
  • D. E. Goldberg and J. H. Holland, "Genetic algorithms and machine learning," Machine Learning, vol. 3, no. 2-3, pp. 95-99, 1988. doi: 10.1023/A:1022602019183
  • J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle swarm optimization," 1995. doi: 10.1109/ICNN.1995.488968
  • M. Dorigo, V. Maniezzo, and A. Colorni, "The ant system: Optimization by a colony of cooperating agents," IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 26, no. 1, pp. 29-41, 1996. doi: 10.1109/3477.484436
  • C. Samuelsson, "The stochastic simplex bisection algorithm," in Procs. 15th Int.'l Conf. Computational Science, ser. ICCS/15. Elsevier, 2015. doi: 10.1016/j.procs.2015.05.215 pp. 855-864. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050915010236
  • scipy, "scipy.optimize," http://http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ optimize.html
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171422586

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.