数据集概述
本数据集包含论文“Tuning as a means of assessing the benefits of new ideas in interplay with existing algorithmic modules”所用的实验数据与代码，涉及算法调优、参数配置及实验验证等内容，总计14个文件，支持对算法模块交互效益的评估研究。
文件详解
- 文档类文件（.txt、.md）
- 文件名称：Readme.md、default.txt、ccmaes_paramters_static_bound.txt、ccmaes_paramters_static_ssa.txt、train.txt、test.txt、scenario_static.txt
- 文件格式：.md、.txt
- 字段映射介绍：Readme.md说明数据集整体结构；default.txt等包含参数配置信息；train.txt、test.txt为实验场景相关文本；scenario_static.txt定义实验场景
- 代码类文件（.py、.r、.ipynb）
- 文件名称：static_ccmaes_runner.py、verification_runner.py、static_ccmaes_reruns.R、Data_analysis.ipynb
- 文件格式：.py、.r、.ipynb
- 字段映射介绍：.py文件为实验运行脚本；.R文件用于重运行分析；.ipynb为数据分析笔记本
- 数据类文件（.pkl、.zip）
- 文件名称：def_configs.pkl、Data.zip
- 文件格式：.pkl、.zip
- 字段映射介绍：def_configs.pkl存储配置参数；Data.zip包含实验日志及验证数据
数据来源
论文“Tuning as a means of assessing the benefits of new ideas in interplay with existing algorithmic modules”
适用场景
- 算法调优效益评估: 用于分析新算法思路与现有模块交互的效益，验证调优方法的有效性
- 参数配置研究: 通过参数文件分析算法参数对实验结果的影响
- 实验复现与验证: 利用代码文件复现论文中的调优实验及验证过程
- 算法模块交互分析: 基于实验数据研究不同算法模块间的交互机制及优化方向
