"英文标题：Engineering Design Optimization Algorithm Experiment Data Dataset
数据集概述
记录工程设计领域优化算法的实验参数配置与对应性能表现，涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等主流优化算法在结构设计、流体力学设计、结构拓扑优化等工程场景中的应用数据。
数据按算法类型、应用场景、实验批次分层组织，覆盖工程设计优化的核心技术维度，横跨多个算法迭代周期。颗粒度精确至单参数组合、单性能指标层级，支持算法参数敏感性分析与跨算法性能对标。数据结构遵循工程优化领域标准的实验数据格式，字段定义符合算法性能评估的专业规范，可直接用于算法改进与工程应用验证。
该数据集是工程设计优化算法研究与应用的基础资源。优化算法的参数配置与性能表现直接影响工程设计的效率与精度，掌握不同算法在各类工程场景下的参数-性能关系，对于算法工程师调整参数、开发定制化优化算法，以及工程设计人员选择适配的优化工具具有实际意义。系统的实验数据还可用于验证优化算法的收敛特性、鲁棒性及工程适用性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
algorithm_type：算法类型，标识所采用的工程设计优化算法，如遗传算法、粒子群算法等design_scene：设计场景，指算法应用的工程领域，如结构拓扑优化、流体力学性能优化等param_config：参数配置，存储算法的具体参数组合，如迭代次数、种群规模等convergence_time：收敛时间，单位秒，指算法达到预设收敛精度所需的时长optimization_precision：优化精度，指算法输出结果与理论最优解的偏差程度fitness_value：适应度值，用于衡量优化结果的工程性能优劣程度
适用场景
- 算法工程师进行参数敏感性分析，优化工程设计算法的收敛效率
- 工程设计人员对比不同优化算法在特定设计场景下的性能，选择适配工具
- 科研人员验证新型工程设计优化算法的有效性与鲁棒性
- 教育机构开展工程优化算法教学实验，支撑教学案例开发
- 企业技术部门建立工程设计优化算法选型标准与参数配置指南"
