Empirical comparisons of several derivative free optimization algorithms

Anne Auger 1, 2 Nikolaus Hansen 2, 1 Jorge Perez Zerpa 2 Raymond Ros 2 Marc Schoenauer 2, 1
2 TAO - Machine Learning and Optimisation
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Abstract : In this paper, the performances of the quasi-Newton BFGS algorithm, the NEWUOA derivative free optimization algorithm, the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES), the Differential Evolution (DE) algorithm and a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm are compared experimentally on benchmark functions reflecting important challenges encountered in real-world optimization problems. Dependence of the performances in the conditioning of the problem and rotational invariance of the algorithms are in particular investigated.
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Communication dans un congrès
9e Colloque national en calcul des structures, May 2009, Giens, France
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Soumis le : dimanche 4 décembre 2016 - 18:49:27
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
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Anne Auger, Nikolaus Hansen, Jorge Perez Zerpa, Raymond Ros, Marc Schoenauer. Empirical comparisons of several derivative free optimization algorithms. 9e Colloque national en calcul des structures, May 2009, Giens, France. 〈hal-01408402〉

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