Évaluation dans les problèmes d'optimisation continue

Question

J'essaie de comprendre les algorithmes d'optimisation continue appliqués à certaines fonctions de test.

Voici les résultats obtaind par certains algorithmes utilisés pour cette question sur certaines des fonctions de test:

enter image description here

Je ne comprenais pas la différence entre les deux phrases soulignées. pourriez-vous m'aider s'il vous plaît dans ceci?

P.S. parfois ils utilisent le terme (nombre médian) au lieu de (nombre moyen) quelle est la différence entre les deux?

Answer 1

Cette question manque de contexte. Il aurait également été préférable de lier le texte pour avoir une idée de ce qui se passe.

Mais je l'ai lu comme cela (et je pense que ce comment quelqu'un avec une certaine expérience dans les algorithmes d'optimisation lirait, vous devez vérifier si votre connaissance du contexte):

• Le gras 1,0 s sont le nombre normalisé de fonction des évaluations sur des fonctions différentes pour optimiser (chaque rangée est une fonction différente)
  • les valeurs entre parenthèses sont des nombres non normalisées expliquant la même
• Lorsque BCA utilisé 820 evaluations (non normalisée), normalisée à 1.0, OCAC utilisé 8.3 * 820 evaluations

La moyenne et la médiane sont deux mesures différentes de tendance centrale. Vérifiez wikipedia pour comprendre les différences.