cec2013lsgo 2.2

注

如果要使用本规范的任何部分，请引用以下出版物： X.Li，K.Tang，M.Omidvar，Z.Yang和K.Qin，“中国电子技术委员会2013年全球大规模优化特别会议和竞赛的基准函数”，技术报告，进化计算和机器学习小组，澳大利亚RMIT大学，2013年。 http://goanna.cs.rmit.edu.au/~xiaodong/cec13-lsgo/competition/

要求

• GNU制造
• GNU G++
• Python
• 赛顿

测试环境

• debian gnu/linux杰西/sid
• GNU制造3.81
• G++（Debian 4.7.3-4）4.7.3
• Python2.7和Python3.2
• 纽比1.8.1
• cython 0.20.1

travis ci

安装

非常简单，pip安装cec2013lsgo；-）。

您还可以从https://github.com/dmolina/cec2013lsgo下载并执行python setup.py install[-user]。 （选项–user用于作为普通用户在本地安装包（如果您想 在没有管理权限的群集/服务器中运行实验）。

C++中的源代码也是可用的。如果你只想编译C++ 在源代码的根目录中的“make”中键入版本。

有两个等价的演示可执行文件：demo和demo2。

^ {STR 1 } $记住：为了运行C++版本，目录CDATAFILE必须在工作目录中可用。 在python版本中，这些文件包含在包中，因此不需要。

测试

源代码有测试来检查关于每个函数的信息，以及获得的结果 在C版本中使用了np.zeros（1000）解（一个零的解）。

快速启动

这个包使用起来很简单。有一个具有两个功能的类基准：

• 给出每个函数的信息：它们的最优值、维数、域搜索和 期望阈值达到最优。
• 给出一个适合度函数来评估解决方案。它期望这些解决方案是numpy阵列 （矢量）但它也可以用于普通数组。

这两个功能是用基准类中的两个方法实现的：

• get_num_functions（）

  返回基准中的函数数（15）

• 获取信息（函数id）

  返回包含以下信息的数组，其中/function_id/是函数的标识符，一个介于1和15之间的int值。

  • lower, upper

    lower and upper boundaries of the domain search.

  • best

    Optimum to achieve, it is always zero, thus it can be ignored.

  • threshold

    Threshold to obtain, it is always zero, thus it can also be ignored.

  • dimension

    Dimension for the function, it is always 1000.

  It can be noticed that several data are the same for all functions. It is made for maintaining the same interface to other cec20xx competitions.

• get_函数（函数id）

  函数id与get_info中的参数相同，后者是介于1和15之间的整数值。

  它返回适应度函数来评估解。

使用示例

>>> from cec2013lsgo.cec2013 import Benchmark
>>> bench = Benchmark()
>>> bench.get_info(1)
{'best': 0.0,
 'dimension': 1000,
 'lower': -100.0,
 'threshold': 0,
 'upper': 100.0}

>>> from numpy.random import rand
>>> info = bench.get_info(1)
>>> dim = info['dimension']
>>> sol = info['lower']+rand(dim)*(info['upper']-info['lower'])

>>> fun_fitness = bench.get_function(1)
>>> fun_fitness(sol)
464006824710.75995

联系人

Python包和C++版本

丹尼尔·莫利纳@格拉纳达大学计算机科学系 如有任何疑问或建议，请随时致电<；dmolina@decsai.ugr.es>；与我联系。

上次更新时间：

C++版本 <；2018-12-10>；
• python包装 <；2018-01-08>；