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BBOB
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CMA-ES 停止准则性能分析
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。
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算法选择模型在现实世界泛化能力方面接受测试
研究人员评估了算法选择模型在现实世界中的泛化能力，该模型旨在为给定问题自动选择最佳优化算法。他们的研究使用了来自机器人学和无人机路径规划的合成基准和真实世界数据集。研究结果揭示了这些模型在不同领域之间迁移时成功和失败的地方，突显了将其应用于特定、现实场景的挑战。