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Performance of some novel optimization algorithms

机译：一些新颖的优化算法的性能

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Three global optimization algorithms are tested against some chosen benchmark tests with known minima. Particle Swarm Optimization yields results closest to the sought minima, but is also the slowest algorithm. The hybrid Simplex-Simulated Annealing approach requires fine-tuning of its settings in most cases.%Przetestowano zachowanie trzech algorytmów optymalizacji globalnej wykorzystuj?c wybrane zadania testowe o znanych minimach globalnych. Optymalizacja metod? roju cz?stek daje rezultaty najbardziej zbli?one do poszukiwanych, lecz równocze?nie jest to najwolniejszy algorytm z rozpatrywanych. Podej?cie hybrydowe simpleks - symulowane wy?arzanie wymaga dostrajania swoich parametrów w wi?kszo?ci przypadków.
机译：针对某些选定的基准测试（已知最小值）对三种全局优化算法进行了测试。粒子群优化产生的结果最接近所寻求的最小值，但它也是最慢的算法。在大多数情况下，混合单纯形模拟退火方法需要对其设置进行微调。％使用选定的具有已知全局最小值的测试任务，对三种全局优化算法的行为进行了测试。方法优化？粒子群提供的结果与所寻求的结果最相似，但同时，它也是最慢的算法。混合单纯形方法-模拟消除需要在大多数情况下调整参数。

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