کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4944769 | 1438016 | 2016 | 53 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Naive multi-scale search algorithm for global optimization problems
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم جستجوی ساده چند منظوره برای مشکلات بهینه سازی جهانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بهینه سازی جعبه سیاه، بهینه سازی جهانی، بهینه سازی بدون مشتق، پارتیشن بندی الگوریتمهای خوشبینانه، تجزیه و تحلیل زمان محدود،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper proposes a multi-scale search algorithm for solving global optimization problems given a finite number of function evaluations. We refer to this algorithm as the Naive Multi-scale Search Optimization (NMSO). NMSO looks for the optimal solution by optimistically partitioning the search space over multiple scales in a hierarchical fashion. Based on a weak assumption about the function smoothness, we present a theoretical analysis on its finite-time and asymptotic convergence. An empirical assessment of the algorithm has been conducted on the noiseless Black-Box Optimization Benchmarking (BBOB) testbed and compared with the state-of-the-art optimistic as well as stochastic algorithms. Moreover, the efficacy of NMSO has been validated on the black-box optimization competition within the GECCO'15 conference where it has secured the third place out of twenty-eight participating algorithms. Overall, NMSO is suitable for problems with limited function evaluations, low-dimensionality search space, and objective functions that are separable or multi-modal. Otherwise, it is comparable with the top performing algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 372, 1 December 2016, Pages 294-312
Journal: Information Sciences - Volume 372, 1 December 2016, Pages 294-312
نویسندگان
Abdullah Al-Dujaili, S. Suresh,