CEC 2017 test suite
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https://github.com/zhandawei/Expected_Subspace_Improvement_Batch_Bayesian_Optimization
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资源简介：
该数据集为CEC 2017测试套件，包含了29个用于优化问题的基准测试问题，涵盖了包括单峰、多峰、混合以及组合函数等多种函数类型。这些问题经过了旋转和移位处理，并且初始样本是采用拉丁超立方抽样方法生成的。所有问题均在100维空间内，其任务是对优化算法进行基准测试。
This dataset is the CEC 2017 test suite, which encompasses 29 benchmark test problems for optimization. It covers diverse function types including unimodal, multimodal, hybrid, and composite functions. All these problems have undergone rotation and shift transformations, and their initial samples are generated via the Latin Hypercube Sampling method. Each problem is defined in a 100-dimensional search space, and the suite is designed to benchmark optimization algorithms.
提供机构：
CEC (Complexity and Evolutionary Computation)
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集是一个Matlab实现的批量贝叶斯优化算法项目，基于'Expected Subspace Improvement'方法，包含高斯过程预测、训练和优化等相关脚本文件。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
