本文分析了 CMA-ES 黑盒优化算法中 11 种不同停止准则的有效性。研究人员在 BBOB 函数集上对这些准则进行了定量评估，重点关注它们在不浪费计算资源的情况下准确确定何时停止搜索过程的能力。研究发现，`tolflatfitness` 和 `tolfun` 经常是第一个被触发的准则，而 `tolfunhist` 和准则的组合组合实现了最高的停止准确性。 AI
影响 对与 AI 模型训练和超参数调整相关的优化技术进行了详细分析。
排序理由 学术论文分析优化算法的组成部分。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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