数据集概述
本数据集包含三种压缩文件，记录了两种进化策略变体（𝜖MAg-ES、BP-𝜖MAg-ES）及FMINCON算法在COCO 2.6.2版本BBOB约束测试床上的性能数据，支撑GECCO 2022相关论文研究，共3个文件。
文件详解
- 压缩文件1：
coco2.6.2_bbob-constrained_epsMAg.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：存储𝜖MAg-ES算法在COCO 2.6.2版本BBOB约束测试床上的性能数据
- 压缩文件2：
coco2.6.2_bbob-constrained_BPepsMAg.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：存储BP-𝜖MAg-ES算法在COCO 2.6.2版本BBOB约束测试床上的性能数据
- 压缩文件3：
coco2.6.2_bbob-constrained_fmincon.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：存储FMINCON（Matlab 2021b）在COCO 2.6.2版本BBOB约束测试床上的性能数据
数据来源
论文“Benchmarking 𝜖MAg-ES and BP-𝜖MAg-ES on the bbob-constrained Testbed”
适用场景
- 进化策略算法性能评估：对比𝜖MAg-ES、BP-𝜖MAg-ES与FMINCON在约束优化问题中的表现
- 黑箱优化基准测试研究：分析算法在BBOB约束测试床不同场景下的收敛性、稳定性等指标
- 算法改进参考：基于现有性能数据优化进化策略变体的参数或结构
- 约束优化领域对比分析：为黑箱约束优化算法的横向比较提供标准化测试数据支撑
