MCS algorithm (original) (raw)

About DBpedia

Multilevel Coordinate Search (MCS) — алгоритм глобальної оптимізації з обмеженнями. Алгоритм полягає в поділі n-мірного простору пошуку, представленого множиною непересічних гіперкубів (коробок). Коробки ітеративно розділяються вздовж осі площини відповідно до значення функції як координат точки в коробці і розміру боксу. Ці два критерії розщеплення об'єднуються, щоб сформувати глобальний пошук по розщепленню великих коробок і локальний пошук шляхом поділу областей, для яких значення функції є близьким до шуканого.

thumbnail

Property Value
dbo:abstract For mathematical optimization, Multilevel Coordinate Search (MCS) is an efficient algorithm for bound constrained global optimization using function values only. To do so, the n-dimensional search space is represented by a set of non-intersecting hypercubes (boxes). The boxes are then iteratively split along an axis plane according to the value of the function at a representative point of the box (and its neighbours) and the box's size. These two splitting criteria combine to form a global search by splitting large boxes and a local search by splitting areas for which the function value is good. Additionally, a local search combining a (multi-dimensional) quadratic interpolant of the function and line searches can be used to augment performance of the algorithm (MCS with local search); in this case the plain MCS is used to provide the starting (initial) points. The information provided by local searches (local minima of the objective function) is then fed back to the optimizer and affects the splitting criteria, resulting in reduced sample clustering around local minima, faster convergence and higher precision. (en) Multilevel Coordinate Search (MCS) — алгоритм глобальної оптимізації з обмеженнями. Алгоритм полягає в поділі n-мірного простору пошуку, представленого множиною непересічних гіперкубів (коробок). Коробки ітеративно розділяються вздовж осі площини відповідно до значення функції як координат точки в коробці і розміру боксу. Ці два критерії розщеплення об'єднуються, щоб сформувати глобальний пошук по розщепленню великих коробок і локальний пошук шляхом поділу областей, для яких значення функції є близьким до шуканого. (uk)
dbo:thumbnail wiki-commons:Special:FilePath/MCS_algorithm.gif?width=300
dbo:wikiPageExternalLink https://www.mat.univie.ac.at/~neum/glopt/janka/dix_sze_eng.html https://www.mat.univie.ac.at/~neum/software/mcs/
dbo:wikiPageID 2618980 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength 5713 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID 1078871932 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink dbr:Candidate_solution dbr:Algorithm dbr:Derivative-free_optimization dbr:Mathematical_optimization dbr:Function_(mathematics) dbc:Optimization_algorithms_and_methods dbr:Tree_(data_structure) dbr:Line_search dbr:Global_optimization dbr:Recursion_(computer_science) dbr:File:MCS-himmelblau-new.gif dbr:File:MCS_algorithm.gif
dbp:wikiPageUsesTemplate dbt:Reflist
dcterms:subject dbc:Optimization_algorithms_and_methods
gold:hypernym dbr:Algorithm
rdf:type dbo:Software yago:WikicatOptimizationAlgorithmsAndMethods yago:Abstraction100002137 yago:Act100030358 yago:Activity100407535 yago:Algorithm105847438 yago:Event100029378 yago:Procedure101023820 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:YagoPermanentlyLocatedEntity yago:Rule105846932
rdfs:comment Multilevel Coordinate Search (MCS) — алгоритм глобальної оптимізації з обмеженнями. Алгоритм полягає в поділі n-мірного простору пошуку, представленого множиною непересічних гіперкубів (коробок). Коробки ітеративно розділяються вздовж осі площини відповідно до значення функції як координат точки в коробці і розміру боксу. Ці два критерії розщеплення об'єднуються, щоб сформувати глобальний пошук по розщепленню великих коробок і локальний пошук шляхом поділу областей, для яких значення функції є близьким до шуканого. (uk) For mathematical optimization, Multilevel Coordinate Search (MCS) is an efficient algorithm for bound constrained global optimization using function values only. To do so, the n-dimensional search space is represented by a set of non-intersecting hypercubes (boxes). The boxes are then iteratively split along an axis plane according to the value of the function at a representative point of the box (and its neighbours) and the box's size. These two splitting criteria combine to form a global search by splitting large boxes and a local search by splitting areas for which the function value is good. (en)
rdfs:label MCS algorithm (en) MCS algorithm (uk)
owl:sameAs freebase:MCS algorithm yago-res:MCS algorithm wikidata:MCS algorithm dbpedia-uk:MCS algorithm https://global.dbpedia.org/id/4r1kT
prov:wasDerivedFrom wikipedia-en:MCS_algorithm?oldid=1078871932&ns=0
foaf:depiction wiki-commons:Special:FilePath/MCS-himmelblau-new.gif wiki-commons:Special:FilePath/MCS_algorithm.gif
foaf:isPrimaryTopicOf wikipedia-en:MCS_algorithm
is dbo:wikiPageDisambiguates of dbr:MCS
is dbo:wikiPageWikiLink of dbr:Derivative-free_optimization dbr:List_of_numerical_analysis_topics dbr:BRST_algorithm dbr:CMA-ES dbr:MCS
is foaf:primaryTopic of wikipedia-en:MCS_algorithm