数据集概述
本数据集是IEEE WCCI/CEC 2024会议论文配套的代码与数据，聚焦整数问题的多目标进化算法自适应研究。包含自适应算法与基准算法的实验数据及Linux环境代码压缩包，用于验证自适应机制对算法性能的提升效果，共4个文件。
文件详解
- 代码文件：
- 文件名称：linux.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含论文研究中使用的算法代码，适配Linux环境，用于复现整数问题多目标进化算法的自适应实验。
- 数据文件：
- 文件名称：baseline.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：基准算法（静态配置）在整数问题上的实验结果数据，用于与自适应算法对比。
- 文件名称：adaptive-ni.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：自适应算法（无初始配置依赖）在整数问题上的实验结果数据。
- 文件名称：adaptive-nina.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：自适应算法（其他配置方案）在整数问题上的实验结果数据。
数据来源
IEEE WCCI/CEC 2024会议论文“Towards Adaptation in Multiobjective Evolutionary Algorithms for Integer Problems”
适用场景
- 进化算法参数控制研究：分析自适应机制对多目标进化算法性能的影响。
- 整数优化问题算法对比：对比自适应算法与静态配置算法在整数问题上的优化效果。
- 算法鲁棒性验证：验证自适应算法初始配置独立性的实验结论。
- 进化算法工程应用：为整数决策空间的多目标优化问题提供算法实现参考。
