Result: PyDDRBG: A Python framework for benchmarking and evaluating static and dynamic multimodal optimization methods

PyDDRBG est un framework Python permettant de générer des problèmes de test réglables pour une optimisation multimodale statique et dynamique. Il permet de générer rapidement et simplement un ensemble de problèmes prédéfinis pour les utilisateurs non expérimentés, ainsi que des problèmes hautement personnalisés pour les utilisateurs plus expérimentés. Il s'intègre facilement avec une méthode d'optimisation arbitraire. Il peut calculer les performances d'optimisation lorsqu'elles sont mesurées en fonction du rapport de crête moyen robuste. PyDDRBG devrait faire progresser les domaines de l'optimisation multimodale statique et dynamique en fournissant une plate-forme commune pour faciliter l'analyse numérique, l'évaluation et la comparaison dans ces domaines.
PyDDRBG es un marco de Python para generar problemas de prueba ajustables para la optimización multimodal estática y dinámica. Permite la generación rápida y sencilla de un conjunto de problemas predefinidos para usuarios no experimentados, así como problemas altamente personalizados para usuarios más experimentados. Se integra fácilmente con un método de optimización arbitrario. Puede calcular el rendimiento de optimización cuando se mide de acuerdo con la relación de pico media robusta. Se espera que PyDDRBG avance en los campos de la optimización multimodal estática y dinámica al proporcionar una plataforma común para facilitar el análisis numérico, la evaluación y la comparación en estos campos.
PyDDRBG is a Python framework for generating tunable test problems for static and dynamic multimodal optimization. It allows for quick and simple generation of a set of predefined problems for non-experienced users, as well as highly customized problems for more experienced users. It easily integrates with an arbitrary optimization method. It can calculate the optimization performance when measured according to the robust mean peak ratio. PyDDRBG is expected to advance the fields of static and dynamic multimodal optimization by providing a common platform to facilitate the numerical analysis, evaluation, and comparison in these fields.
PyDDRBG هو إطار عمل Python لتوليد مشكلات اختبار قابلة للضبط لتحسين الوسائط المتعددة الثابتة والديناميكية. يسمح بإنشاء سريع وبسيط لمجموعة من المشكلات المحددة مسبقًا للمستخدمين غير ذوي الخبرة، بالإضافة إلى مشكلات مخصصة للغاية للمستخدمين الأكثر خبرة. يتكامل بسهولة مع طريقة التحسين التعسفية. يمكنه حساب أداء التحسين عند قياسه وفقًا لمتوسط نسبة الذروة القوية. من المتوقع أن تقدم PyDDRBG مجالات التحسين متعدد الوسائط الثابت والديناميكي من خلال توفير منصة مشتركة لتسهيل التحليل العددي والتقييم والمقارنة في هذه المجالات.