数据集概述
本数据集包含(1+λ)进化算法三种变体在OneMax基准问题上的最优变异率计算结果，涵盖标准位变异（sbm）、移位位变异（shf）、固定k位翻转（rls）三种算法，以及不同种群规模（λ）和问题规模（n=1000、2000、5000）下的分析数据。
文件详解
- 期望运行时间数据文件：
- 文件名称：data-expectations-.csv（如data-expectations-5000.csv）
- 文件格式：CSV
- 字段映射：n（问题规模）、lambda（种群规模）、optimal rls（rls算法最优值）、drift optimal rls（rls算法漂移最优值）、optimal sbm（sbm算法最优值）、optimal shf（shf算法最优值）
- 最优变异率数据文件：
- 文件名称：data-optimal--.csv（如data-optimal-rls-1000.csv）
- 文件格式：CSV
- 字段映射：n（问题规模）、lambda（种群规模）、distance（到最优解的汉明距离）、value（最优变异率值）、time（对应时间）
- 可视化图片文件：
- 文件名称：img-optimal---.png（如img-optimal-shf-1000-64.png）
- 文件格式：PNG
- 内容说明：展示不同算法、问题规模及种群规模下，变异率与到最优解距离的对应效果（黄色代表更优）
适用场景
- 进化算法研究：分析(1+λ)进化算法不同变体在OneMax问题上的性能差异
- 基准测试优化：为OneMax问题的算法参数调优提供量化依据
- 计算生物学模拟：借鉴最优变异率模型研究生物进化中的突变策略
- 算法理论验证：验证进化算法在离散优化问题中的收敛性与效率
- 可视化分析：通过图片直观对比不同参数组合下的算法表现
