Ett ramverk utvecklas för att utforska kopplingen mellan eektiva optimeringsalgoritmer och de problem de löser. Ett antal \no fri lunch" (NFL) teorem presenteras som fastställer att för någon algoritm, alla förhöjda prestanda över en klass av problem är exakt betalt i prestanda över en annan klass. Dessa teorem resulterar i en geometrisk tolkning av vad det innebär för en algoritm att vara väl lämpad för ett optimeringsproblem. Tillämpningar av NFL teorem för information teoretiska aspekter av optimering och benchmarking mått på prestanda presenteras också. Andra frågor som behandlas är tidsvarierande optimeringsproblem och en priori \head-to-head "minimax distinktioner mellan optimeringsalgoritmer, distinktioner som kan erhållas trots NFL teorems verkställer en typ av enhetlighet över alla algoritmer.
No Free Lunch theorem i optimering REF anger att det finns och kommer aldrig att finnas en optimeringsalgoritm för att lösa alla optimeringsproblem.
No free lunch theorems for optimization
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}