基于优化算法竞赛场景的改进data_profile技术
基于优化算法竞赛场景的改进data_profile技术数值比较是评估最优化算法特别是全局优化算法必不可少的手段，通常利用已知全局最优值的测试函数集来对优化算法进行性能评估。Data profile技术是用于比较确定性最优化算法的一种数据分析技术，最近被推广到随机优化算法的数值比较中。但data profile技术存在一个不良性质，得到的profile曲线会随着参与比较的优化算法的不同而改变。这一“传递无效性”缺陷不利于普通用户对该技术的认识和使用。分析表明，导致“传递无效性”的根源在于data profile的“收敛条件”定义，笔者提出的新“收敛条件”可以消除该缺陷，条件是需要用到目标函数的全局最优值，因而适用于最优值已知的众多优化算法竞赛场景。大量数值实验表明，改进的data profile技术消除了“传递无效性”缺陷，有利于不同算法竞赛之间结果的相互验证和推广使用。
关键词:最优化算法;数值比较;data profile技术;算法竞赛
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