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Benchmarking of Optimization Algorithms

  • In this paper, we present an empirical approach for objective and quantitative benchmarking of optimization algorithms with respect to characteristics induced by the forward calculation. Due to the professional background of the authors, this benchmarking strategy is illustrated on a selection of search methods in regard to expected characteristics of geotechnical parameter back calculationIn this paper, we present an empirical approach for objective and quantitative benchmarking of optimization algorithms with respect to characteristics induced by the forward calculation. Due to the professional background of the authors, this benchmarking strategy is illustrated on a selection of search methods in regard to expected characteristics of geotechnical parameter back calculation problems. Starting from brief introduction into the approach employed, a strategy for optimization algorithm benchmarking is introduced. The benchmarking utilizes statistical tests carried out on well-known test functions superposed with perturbations, both chosen to mimic objective function topologies found for geotechnical objective function topologies. Here, the moved axis parallel hyper-ellipsoid test function and the generalized Ackley test function in conjunction with an adjustable quantity of objective function topology roughness and fraction of failing forward calculations is analyzed. In total, results for 5 optimization algorithms are presented, compared and discussed.zeige mehrzeige weniger

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Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Verfasserangaben: Jörg Meier, Tom Schanz
DOI (Zitierlink):https://doi.org/10.25643/bauhaus-universitaet.2813Zitierlink
URN (Zitierlink):https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20170314-28134Zitierlink
ISSN:1611-4086
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Digital Proceedings, International Conference on the Applications of Computer Science and Mathematics in Architecture and Civil Engineering : July 20 - 22 2015, Bauhaus-University Weimar
Herausgeber: Klaus GürlebeckGND, Tom LahmerORCiDGND
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):04.03.2017
Datum der Erstveröffentlichung:28.08.2015
Datum der Freischaltung:14.03.2017
Veröffentlichende Institution:Bauhaus-Universität Weimar
Urhebende Körperschaft:Bauhaus-Universität Weimar
Institute und Partnereinrichtugen:Bauhaus-Universität Weimar / In Zusammenarbeit mit der Bauhaus-Universität Weimar
Seitenzahl:6
Freies Schlagwort / Tag:Data, information and knowledge modeling in civil engineering; Function theoretic methods and PDE in engineering sciences; Mathematical methods for (robotics and) computer vision; Numerical modeling in engineering; Optimization in engineering applications
GND-Schlagwort:Angewandte Informatik; Angewandte Mathematik; Building Information Modeling; Computerunterstütztes Verfahren
DDC-Klassifikation:000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 000 Informatik, Wissen, Systeme
500 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
BKL-Klassifikation:31 Mathematik / 31.80 Angewandte Mathematik
56 Bauwesen / 56.03 Methoden im Bauingenieurwesen
Sammlungen:Bauhaus-Universität Weimar / Internationales Kolloquium über Anwendungen der Informatik und Mathematik in Architektur und Bauwesen, IKM, Weimar / Internationales Kolloquium über Anwendungen der Informatik und Mathematik in Architektur und Bauwesen, IKM, Weimar, 20. 2015
Lizenz (Deutsch):License Logo Creative Commons 4.0 - Namensnennung-Nicht kommerziell (CC BY-NC 4.0)