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本代码为 NCS-C 、 NCNES 算法的 python 版代码。

1. 其中评估部分提供了测试函数的 API 接口(function.py)，适应度函数定义在 function.py 的 get_fitness()，当前采用的是大规模函数Benchmark[1] 。

2. 优化的参数为 self.params，其变量规模在命令行参数D修改。

Usage

NCS算法输入参数： --run_name, -r 本次运行的别名，保存日志文件时会用到这个名字 --function_id, -f CEC测试函数的id，取值范围[1,2,3,4,5,6] --dimension, -d CEC测试函数的维度 --epoch, NCS算法中更新高斯噪声标准差周期，一般取值为5的倍数 --sigma0, NCS算法中高斯噪声标准差的初始值 --rvalue NCS算法中更新高斯噪声标准差的系数

NCNES算法输入参数： --run_name, -r 本次运行的别名，保存日志文件时会用到这个名字 --function_id, -f CEC测试函数的id，取值范围[1,2,3,4,5,6] --dimension, -d CEC测试函数的维度 --sigma0 NCNES算法中高斯噪声标准差的初始值 --rvalue NCNES算法中更新高斯噪声标准差的系数 --lam NCNES算法中种群数 --mu NCNES算法中种群中个体数 --phi NCNES算法中负相关系数 --lr_sigma NCNES算法中sigma梯度更新的学习率 --lr_mean NCNES算法中mean梯度更新的学习率

command:

./script/ncs.sh
./script/ncnes.sh

log

./logs_mpi/function1/NCS/...../log.txt