优化的十个新基准
综述 300 多个用于评估优化和元启发式算法的基准函数，列出了最常用的 25 个函数，并提出了两个新颖、高维、动态且具有挑战性的函数用于测试新算法，同时指出了当前基准化方法的不足之处，并提出了未来研究的方向。
Jun, 2024
该论文提出了一种新的组合现有单目标问题的方法，构建具有多目标的测试问题套件，以更准确地评估多目标优化算法的性能，同时揭示了确定性和随机求解器之间比较性能的重要性。
Apr, 2016
本研究理论分析了动态基准测试的两种实现方式，第一种模型中，模型性能最初会有所提高，但只会在三轮后停滞，而第二种模型则保证了比第一种模型更多的进展，但复杂度更高，并通过模拟动态基准测试的结果来验证了理论分析，为动态基准测试提供了理论和实践上的支持。
Oct, 2022
Design-Bench presents a benchmark for offline model-based optimization (MBO) with high-capacity deep neural networks using diverse and realistic tasks derived from real-world optimization problems in biology, materials science, and robotics.
Feb, 2022
提出了 Benchopt，这是一个协作框架，旨在自动化、再现和发布跨编程语言和硬件架构的机器学习优化基准测试，为社区提供了一个现成的工具，以简化基准测试，并展示了三个标准学习任务的基准测试结果，重点关注实际评估中的细节问题，以此促进社区协作工作，改善研究结果的可再生性。
Jun, 2022
提出了一种基准测试策略，该策略在存在计时器误差、操作系统抖动和其他环境波动的情况下具有鲁棒性，并且对计时测量产生的高度不理想的统计数据不敏感。该策略已在 BenchmarkTools Julia 软件包中实现并应用于开发 Julia 语言和其生态系统的生产持续集成（CI）流水线中。
Aug, 2016