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本論文では、連続ドメインにおけるブラックボックス最適化シナリオでの24のノイズのない関数に対する31の探索アルゴリズムのBBOB-2009ベンチマークの結果を示します。関数評価の数で測定されたアルゴリズムの実行時間が調査され、単一の収束グラフと実行時間分布との関連が明らかになります。パフォーマンスは、40次元までの異なる次元、異なるターゲット精度の値、および異なる関数のサブグループで調査されます。より大きな次元や多峰性関数での探索は、より困難であるようです。最適なアルゴリズムの選択は、関数評価の利用可能な予算にも大きく依存します。
Hansen et al. (水曜) はこの問題を研究しました。