CEC2022：单目标约束数值优化的基准与评价

"CEC2022.pdf是关于CEC (Competition on Evolutionary Computation) 2022年特别会议和单目标有界约束数值优化竞赛的文档，该文档提供了问题定义和评估标准。CEC是一个知名的优化算法评估平台，其测试函数集被广泛用于验证和比较各种优化算法的性能。报告由来自不同学术机构的研究人员共同撰写，旨在促进和标准化优化算法的比较研究。" CEC（Continental Evaluation Campaign）是进化计算领域的一个重要活动，它每年都会发布一系列基准测试函数来评估和比较全球研究人员开发的单目标和多目标优化算法。CEC2022专注于单目标有界约束数值优化，这是一个关键的优化问题类型，因为它在实际应用中非常常见，如工程设计、经济规划和机器学习模型的参数调优等。 在报告中，"Problem Definitions and Evaluation Criteria" 部分详细阐述了所使用的优化问题的定义，这些定义可能包括目标函数、约束条件、搜索空间的边界以及其他关键属性。这些定义确保了公平和一致性的算法评估。例如，目标函数可能是非线性的、非凸的、多模态的，甚至可能包含不可微分区域，以模拟真实世界中的复杂性。 评估标准通常包括收敛速度、解决方案的质量（目标函数值）、算法的稳定性和对初始种群选择的鲁棒性。为了全面评估，CEC2022可能会采用多个性能指标，比如Iversonian indicator、hypervolume、Pareto front覆盖率等。此外，还会考虑算法的计算效率，比如迭代次数和执行时间，这对于实际应用中资源有限的情况至关重要。 CEC2022测试函数的设立是为了挑战现有的优化算法，推动其改进和发展。通过参与这样的竞赛，研究人员可以了解他们的算法在面对具有挑战性问题时的表现，并从中获得改进算法的新思路。同时，这些测试函数也为其他研究者提供了一个基准，以便他们在开发新算法时有一个可靠的参考点。 报告作者团队包括来自印度理工学院、美国、埃及和新加坡的学者，他们贡献了各自的专业知识，确保了报告的权威性和国际视野。报告的技术性内容包括理论分析、实验设计和结果讨论，为优化算法领域的研究提供了有价值的资源。 CEC2022的测试函数集和评估标准是衡量和提升单目标有界约束优化算法性能的重要工具，对于优化算法的开发和比较具有深远的影响。通过理解和应用这些基准，研究者可以更好地设计和优化他们的算法，以适应不断变化的优化挑战。