数据集概述
本数据集包含用于实现“自然启发优化算法的多保真度元优化”研究的Python代码（v1.0）和MATLAB代码（v2新增），支持相关算法的参数调优与性能测试，为研究人员提供跨编程语言的实现工具。
文件详解
- 压缩文件:
- multi-fidelity-parameter-tuning-v1.0.zip: Python代码压缩包，包含基础算法（CS、DE、PSO等）、工程应用案例、测试函数（含CEC2014基准套件）、演示示例及多保真度元优化模块
- multi-fidelity-parameter-tuning-matlab.zip: MATLAB代码压缩包，包含基础算法（PSO.m、GWO.m）、多保真度参数调优模块（FidelityControlFunction.m、MFOptimizedNIO.m等）、测试函数（SphereFunc.m、CEC14Func.m）及演示文件DemoMF.m
适用场景
- 优化算法研究: 实现和验证自然启发优化算法的多保真度元优化方法
- 算法性能测试: 基于CEC2014等基准函数测试优化算法的参数调优效果
- 跨语言算法实现: 支持Python和MATLAB环境下的算法复现与扩展开发
- 工程优化应用: 为源项估计等工程问题提供优化算法实现参考
