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CEC2010至CEC2017测试集(含2013、2014、2015年)

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简介:
这段简介可以描述为:“CEC2010至CEC2017测试集”包含了从2010年至2017年的连续年度数据,特别强调了2013、2014和2015三个年份的数据集合。该系列测试集广泛应用于学术研究与技术评估中,为算法性能的对比提供了一个标准平台。 单目标优化算法的研究为多目标优化算法、小生境算法及约束优化算法等更复杂的优化方法奠定了基础。所有新的进化与群体算法均在单一目标基准问题上进行了测试。此外,这些单一的目标基准问题能够转换成动态变化、利基组合以及计算成本高昂等多种类型的问题。近年来,各种创新的优化策略被提出用于解决实参数优化难题,并且包括CEC05和CEC13在内的实参数优化专题会议对此类算法的发展起到了推动作用。基于对CEC13测试套件的评价,我们组织了一场关于实参数单目标优化的新竞赛。

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  • CEC2010CEC2017201320142015
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    这段简介可以描述为:“CEC2010至CEC2017测试集”包含了从2010年至2017年的连续年度数据,特别强调了2013、2014和2015三个年份的数据集合。该系列测试集广泛应用于学术研究与技术评估中,为算法性能的对比提供了一个标准平台。 单目标优化算法的研究为多目标优化算法、小生境算法及约束优化算法等更复杂的优化方法奠定了基础。所有新的进化与群体算法均在单一目标基准问题上进行了测试。此外,这些单一的目标基准问题能够转换成动态变化、利基组合以及计算成本高昂等多种类型的问题。近年来,各种创新的优化策略被提出用于解决实参数优化难题,并且包括CEC05和CEC13在内的实参数优化专题会议对此类算法的发展起到了推动作用。基于对CEC13测试套件的评价,我们组织了一场关于实参数单目标优化的新竞赛。
  • CEC20102015函数与代码
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    这段资料涵盖了从2010年到2015年间用于优化算法性能评估的一系列标准测试函数及其实现代码,是研究和开发领域的重要资源。 寻找2010年至2015年间的CEC测试函数及其MATLAB代码,这些资源可用于验证算法的有效性。
  • CEC 2013输入)
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    CEC 2013测试集包含多种单目标和多目标优化问题,旨在评估进化算法及其他启发式方法的有效性和鲁棒性。 cec2013测试集包含输入数据。
  • CEC2010函数源码与论文
    优质
    《CEC2010测试函数源码与论文》汇集了用于进化算法性能评估的CEC2010竞赛标准测试函数及其详细解析,为研究人员和工程师提供了宝贵资源。 CEC2010是一个用于测试高维优化问题的函数集合,提供了MATLAB、C和Java版本。
  • 四川大学20132016Java考
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    本资料汇集了四川大学自2013年至2016年间历年Java考试试题,涵盖语言基础、面向对象编程及应用开发等多个方面。 四川大学2013年至2016年的Java试题资料。
  • CEC2017函数合、文档和Matlab代码.rar
    优质
    本资源包包含CEC2017评测标准函数集及其文档说明,附带相关Matlab实现代码,适用于科研及优化算法测试。 CEC2017函数集、参考文档及Matlab代码提供了相关的资源集合,便于研究与应用。
  • 20052015英国车祸统计数据
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    该数据集涵盖了2005年至2015年间英国各类交通事故的数据记录,包括事故时间、地点、伤亡情况及原因分析等信息。 标题中的“英国车祸数据(2005-2015)”指的是一份包含从2005年至2015年间在英国发生的交通事故详细记录的数据集合,这些信息可能由政府机构、研究组织或类似Kaggle这样的平台提供。这份数据集旨在用于分析和学习。 描述部分概述了该数据集的主题——“英国车祸数据(2005-2015)”,涵盖了十年间的事故报告。这类报告通常包括事故发生的时间、地点、类型以及导致事故的各种因素等信息。 标签中提到的“交通事故”和“Kaggle”暗示这个数据集可能来自Kaggle平台的一个比赛或项目,该平台是一个专注于数据科学与机器学习竞赛的全球知名在线社区。因此,此数据集可以被用来训练模型以预测事故、评估交通风险或者优化管理策略。 压缩包文件名为“UK Car Accidents 2005-2015.zip”,内含一个或多个表格形式的数据文件(如CSV格式),每一条记录代表一次具体的交通事故。这些字段可能包括: - **日期和时间**:事故的具体发生时刻,有助于分析季节性、昼夜模式等。 - **地理位置**:事故发生地点的精确坐标,便于绘制热点图。 - **类型与严重程度**:碰撞种类(正面、侧面等)、事故等级(轻微、重大或致命)。 - **伤亡情况**:受伤和死亡人数统计,帮助评估安全措施的效果。 - **天气及路况信息**:道路状况(干燥、湿滑等)、能见度以及天气条件,这些都是影响事故发生的重要因素。 - **参与者详情**:包括驾驶员的年龄、性别、饮酒状态及驾照持有情况等;乘客或行人的相关信息也涵盖在内。 - **车辆特征**:车型、行驶速度和是否违反交通规则等等,有助于理解交通事故中车辆角色的影响。 - **道路设施信息**:事故地点附近是否存在信号灯或者行人横道等,这些因素可能影响事故发生概率。 - **时间序列数据**:工作日或周末、节假日以及上下班高峰期的记录,揭示了车流量与事故之间的关联。 这份数据集对于研究人员、政策制定者、数据科学家及机器学习爱好者来说非常有价值。它有助于发现潜在的交通事故模式,并提出改进交通安全措施的建议;同时也能用于训练预测模型以提前预警可能发生的危险情况。此外,该数据还可以作为教育工具帮助学生掌握数据分析和可视化技术,提高他们对交通安全管理问题的认识。
  • CEC2017 优化问题函数
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    CEC2017 优化问题测试函数是专为评估和比较不同进化算法性能而设计的一系列复杂数学函数集。这些函数涵盖了广泛的优化挑战,包括单峰与多峰、低维与高维等情形,旨在促进学术界对优化技术的深入研究与发展。 CEC 2017 常用的单目标测试函数可以用于评估智能优化方法的性能。这些函数定义了竞赛中的问题及其评价标准,旨在对约束实参数优化进行评测。
  • ICDAR 2013数据
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    ICDAR 2013数据集-测试版是专为文档分析与识别领域设计的数据集合,包含多种语言的手写和印刷文本实例,旨在推动光学字符识别及文本检测技术的发展。 ICDAR 2013数据集是文档分析与识别国际会议在2013年举办的场景文本检测竞赛中使用的标准数据集。它是对ICDAR 2011数据集的改进版本,修正了其中的部分错误,并包含有229张训练图像和233张测试图像。由于文件过大无法上传,所以需要分批上传。
  • 哈工大数据挖掘课程2013&2014期末
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    本简介提供哈尔滨工业大学数据挖掘课程在2013年至2014年间连续两年的期末考试题目概览。这些试题涵盖了数据预处理、模型建立与评估等多个方面,旨在考察学生对数据挖掘理论知识的理解及实际应用能力。 哈工大数据挖掘课程13&14年的期末试题是学长的回忆版本,有一定的参考价值。