単一目的ブラックボックス最適化アルゴリズムの分析のための経験的到達関数の使用

経験的到達関数(EAF)は、事前に定義された品質目標を必要とせず、アルゴリズムの性能差をより正確に捉えることができ、追加の要約統計量を使用できるため、単一目的ブラックボックス最適化アルゴリズムの分析に有利である。