《表5 OCPS与基于代理模型Btree、GP、RBF、SVR的预选择策略在13个测试题中的实验结果统计》

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《演化算法中一种基于单分类的预选择策略》

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本节在DE/EDA中分别使用二叉回归树（Binary Tree，Btree)[37]、高斯过程（Gaussian Process，GP)[38]、径向基函数（Radial Basis Function，RBF)[39]、支持向量机（Support Vector Machines，SVR)[40]等代理模型进行预选择过程，每个算法在13个测试题中独立运行30次，每次适应值评估次数FES=300 000，将优化结果与OCPS-DE/EDA的实验结果进行对比分析．表5是OCPS与基于代理模型Btree、GP、RBF、SVR的预选择策略在13个测试题中的实验结果统计．