本调查论文详细介绍了用于表示单目标连续黑盒优化问题的特征。它涵盖了问题景观特征、算法特征和交互特征，借鉴了过去五年的最新研究。该论文旨在支持算法选择和配置等机器学习任务，并评估基准问题集的互补性。还讨论了局限性和未来的研究方向。 AI
影响 为与优化问题中的机器学习相关的特征工程技术提供了结构化概述。
排序理由 该条目是发表在 arXiv 上的调查论文，详细介绍了优化中机器学习应用的特征。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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