使用 评估次数依据：

一般  种群大小*迭代次数=评价次数。当种群大小一样时，可以使用迭代次数一致

种群大小*迭代次数=评价次数   也是一般情况下，之前看烟花算法，种群规模（烟花）固定下，每一代生成的火花总数是不固定的，因此每一代的评价次数也不一样。

在算法中进行交叉生成了一个新的种群，然后为了加强多样性又以小概率进行变异，在变异时可能也会生成几个个体
比如A和B两个算法评价次数都为10万次来比较结果，意思就是在得到了10万个解的情况下A和B的结果哪个更优

评价次数一致下，比如A和B种群规模设为一样，A迭代了100次，B迭代了200次，那就说明A没一代比B多生成了100个体，那么理论上应该让A的迭代次数比B少一半，这样算下来评价次数也是相同的

算法的会在我们的搜索空间进行搜索，搜索的点也就是算法中的个体，我们对比的应该是遍历访问了多少了区域（点）。所以最后靠谱的应该是“最大评估次数”作为界限

使用 最大迭代次数依据：               智能算法既然是通过迭代，一步步的趋向最优解，那就应该在同样的代数下一代'进行对比使用 评估次数依据：               一般  种群大小*迭代次数=评价次数。当种群大小一样时，可以使用迭代次数一致              种群大小*迭代次数=评价次数   也是一般情况下，之前看烟花算法，种群规模（烟花）固定下，每一代... 1.NFL定理 No Free Lunch 定理：即“无免费午餐”定理 中 所描述的万能 算法 不存在。 根据NFL定理，一个 算法 优化，仅仅是该 算法 对某一类问题具有良好的 算法 性能，对于其他问题，其性能必然下降，进一步说，如果 算法 对某一类问题具有良好的特性，这只说明该 算法 的搜索机理适合这类问题的结构，对于其他问题的结构则不适合。 2.智能优化 算法 又称现代启发式 算法 ，是一种全局优化性能... epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。 batch_size：在训练集 中 选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。 iteration​：训练时，1个batch训练图像... RANSAC的流程是： 1.随机取一组点model_points,求解出模型方程；model_points为求取模型的最小点数； 2.计算满足该模型方程的点数占总点数的比例（即内点占比）； 3.若内点占比满足一定阈值，或者当前 迭代 次数 大于 最大 值，则停止 迭代 ； 4.若当前内点占比大于当前统计得到的 最大 内点占比，则根据内点占比更新 最大 迭代 次数 ； 5.继续 迭代 ； 那么 最大 迭代 次数 是如何更新的？ 首先，RANSAC的目的是找出内点占比 最大 的模型； 假设当前统计的 最大 内点占比是（1-ep),也就是对应的外点占 2. 在 算法 的主循环 中 ，每次 迭代 后将当前的最优解记录在best_fitness 中 。 3. 在 算法 运行完毕后，使用plot函数将 迭代 次数 和最优解的变化情况画出来，代码如下： % 定义记录每次 迭代 结果的变量 best_fitness = zeros(1, max_iteration); % 算法 主循环 for i = 1:max_iteration % 算法 迭代 过程 % 记录每次 迭代 的最优解 best_fitness(i) = gbest_fitness; plot(1:max_iteration, best_fitness); xlabel(' 迭代 次数 '); ylabel('最优解'); title(' 迭代 次数 与最优解的变化情况'); 在上述代码 中 ，max_iteration代表 算法 的 最大 迭代 次数 ，gbest_fitness代表每次 迭代 后的最优解。通过plot函数将 迭代 次数 和最优解的变化情况画出来，可以直观地观察 算法 的性能表现。 LaxTex---问题1： ! I can't write on file `***.pdf'.(Press Enter to retry, or Control-Z to exit; \ldots qq_63225994: 卧槽，感谢。我也是用了福昕PDF阅读器，导致了这个问题，关闭就好了 IEEE Transaction ------laxTex模板，代码以及生成的PDF样式 Mechantronic Bao: 链接打不开 阅读Book： MultiObjective using Evolutionary Algorithms (1) --prologue 单目标和多目标的不同 你好，请问这本书的名字是什么呢 EM算法（Expectation Maximization）期望最大化算法 不爱学习的小果汁: 牛，最牛的地方在于对概率部分的形象例子，大佬贴贴