GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICAS
In this paper, we present a novel methodology to generate complex functions using two-dimensional fuzzy sets as weights for combining classical benchmark functions. These new functions have different characteristics from original ones, but the minimum, borders and geometry characteristics of the fun...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Medellín
2011-12-01
|
| Series: | Revista Ingenierías Universidad de Medellín |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1692-33242011000200016 |
| _version_ | 1818286085068816384 |
|---|---|
| author | Eddy Mesa Juan David Velásquez Patricia Jaramillo |
| author_facet | Eddy Mesa Juan David Velásquez Patricia Jaramillo |
| author_sort | Eddy Mesa |
| collection | DOAJ |
| description | In this paper, we present a novel methodology to generate complex functions using two-dimensional fuzzy sets as weights for combining classical benchmark functions. These new functions have different characteristics from original ones, but the minimum, borders and geometry characteristics of the functions are still known. Three different combinations of two functions (Rosenbrock and Bukin's F4) are used to exemplify the method and its potential to generate specific test functions to study and improve optimization methods.<br>En este artículo se presenta una metodología novedosa para generar funciones complejas usando conjuntos borrosos bidimensionales como pesos para combinar funciones clásicas de prueba. Estas nuevas funciones tienen características diferentes pero el mínimo, los bordes y la geometría de las nuevas funciones se conoce. Tres combinaciones diferentes de dos funciones (Rosenbrock y F4 de Bukin) se utilizan para ejemplificar el método y su potencial como generador de funciones de prueba para estudiar y mejorar métodos de optimización. |
| first_indexed | 2024-12-13T01:18:59Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-faf8deaaf2724155866b62f3c291d4ac |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1692-3324 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-13T01:18:59Z |
| publishDate | 2011-12-01 |
| publisher | Universidad de Medellín |
| record_format | Article |
| series | Revista Ingenierías Universidad de Medellín |
| spelling | doaj.art-faf8deaaf2724155866b62f3c291d4ac2022-12-22T00:04:16ZengUniversidad de MedellínRevista Ingenierías Universidad de Medellín1692-33242011-12-011019171177GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICASEddy MesaJuan David VelásquezPatricia JaramilloIn this paper, we present a novel methodology to generate complex functions using two-dimensional fuzzy sets as weights for combining classical benchmark functions. These new functions have different characteristics from original ones, but the minimum, borders and geometry characteristics of the functions are still known. Three different combinations of two functions (Rosenbrock and Bukin's F4) are used to exemplify the method and its potential to generate specific test functions to study and improve optimization methods.<br>En este artículo se presenta una metodología novedosa para generar funciones complejas usando conjuntos borrosos bidimensionales como pesos para combinar funciones clásicas de prueba. Estas nuevas funciones tienen características diferentes pero el mínimo, los bordes y la geometría de las nuevas funciones se conoce. Tres combinaciones diferentes de dos funciones (Rosenbrock y F4 de Bukin) se utilizan para ejemplificar el método y su potencial como generador de funciones de prueba para estudiar y mejorar métodos de optimización.http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1692-33242011000200016minimizaciónmaximizaciónoperadores difusosoptimización globalproblemas de pruebaminimizationmaximizationfuzzy operatorsglobal optimizationtest problems |
| spellingShingle | Eddy Mesa Juan David Velásquez Patricia Jaramillo GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICAS Revista Ingenierías Universidad de Medellín minimización maximización operadores difusos optimización global problemas de prueba minimization maximization fuzzy operators global optimization test problems |
| title | GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICAS |
| title_full | GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICAS |
| title_fullStr | GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICAS |
| title_full_unstemmed | GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICAS |
| title_short | GENERATION OF COMPLEX NONLINEAR BENCHMARK FUNCTIONS FOR OPTIMIZATION USING FUZZY SETS AND CLASSICAL TEST FUNCTIONS GENERACIÓN DE FUNCIONES BENCHMARK COMPLEJAS NO LINEALES PARA OPTIMIZACIÓN USANDO CONJUNTOS DIFUSOS Y FUNCIONES DE PRUEBA CLÁSICAS |
| title_sort | generation of complex nonlinear benchmark functions for optimization using fuzzy sets and classical test functions generacion de funciones benchmark complejas no lineales para optimizacion usando conjuntos difusos y funciones de prueba clasicas |
| topic | minimización maximización operadores difusos optimización global problemas de prueba minimization maximization fuzzy operators global optimization test problems |
| url | http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1692-33242011000200016 |
| work_keys_str_mv | AT eddymesa generationofcomplexnonlinearbenchmarkfunctionsforoptimizationusingfuzzysetsandclassicaltestfunctionsgeneraciondefuncionesbenchmarkcomplejasnolinealesparaoptimizacionusandoconjuntosdifusosyfuncionesdepruebaclasicas AT juandavidvelasquez generationofcomplexnonlinearbenchmarkfunctionsforoptimizationusingfuzzysetsandclassicaltestfunctionsgeneraciondefuncionesbenchmarkcomplejasnolinealesparaoptimizacionusandoconjuntosdifusosyfuncionesdepruebaclasicas AT patriciajaramillo generationofcomplexnonlinearbenchmarkfunctionsforoptimizationusingfuzzysetsandclassicaltestfunctionsgeneraciondefuncionesbenchmarkcomplejasnolinealesparaoptimizacionusandoconjuntosdifusosyfuncionesdepruebaclasicas |