65、构建两个稍复杂的基准测试及T迷宫模拟

最新推荐文章于 2025-11-13 12:49:59 发布
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分类专栏： 探索Erlang神经进化：从基础到实践 文章标签： 基准测试 T迷宫 神经进化
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构建两个稍复杂的基准测试及T迷宫模拟

1. 基准测试成果与对比

在完成相关工作后，我们得到了一系列评估数据，如 [67318.29389102172] 、 [84335.29879824212] 等。总评估平均值为 4792.38，标准差为 3834.866761127432。结果表明，目标达成特征发挥了作用，我们的神经进化系统产生结果所需的平均评估次数与其他先进系统相比极具竞争力。

以下是不同方法在极点平衡问题上的基准测试结果对比：
| 方法 | 单极/不完整状态信息 | 双极/部分信息（无阻尼） | 双极（有阻尼） |
| — | — | — | — |
| RWG | 8557 | 415209 | 1232296 |
| SANE | 1212 | 262700 | 451612 |
| CNE | 724 | 76906 | 87623 |
| ESP | 589 | 7374 | 26342 |
| NEAT | - | - | 6929 |
| CMA - ES | - | 3521 | 6061 |
| CoSyNE | 127 | 1249 | 3416 |
| DXNN | 未执行 | 2359 | 2313 |
| OurSystem | 647 | 5184 | 4792 |

需要注意的是，CMA - ES 和 CoSyNE 不会进化神经网络拓扑结构，它们仅优化已提供神经网络的突触

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