发布 NK Landscape Problems 数据集, 应用在 优化算法、算法性能评估 领域

本次发布的数据集 NK Landscape Problems, 该数据集包含了不同规模和崎岖度的NK景观问题独立实例，这为评估神经-LS策略与基准局部搜索策略的效果提供了可能。数据集分为三个独立采样的实例集，分别用于训练、验证和测试，这些实例均来源于NK(N, K)分布。该数据集涵盖了12种不同场景，其规模（N取值为32, 64, 128）和崎岖度（K取值为1, 2, 4, 8）各异。任务旨在评估神经-LS策略在NK景观问题上的性能。

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