Mejorando la selección de algoritmos a través de una evaluación de rendimiento exhaustiva: análisis estadístico de algoritmos estocásticos
Autores: Amin, Azad Arif Hama; Aladdin, Aso M.; Hasan, Dler O.; Mohammed-Taha, Soran R.; Rashid, Tarik A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mejorando la selección de algoritmos a través de una evaluación de rendimiento exhaustiva: análisis estadístico de algoritmos estocásticos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Algoritmos estocásticos
Comparación de rendimiento
Pruebas estadísticas
Selección de algoritmo
Desafíos de optimización
Valores de significancia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Analizar algoritmos estocásticos para un rendimiento y comparación exhaustivos en diversos contextos es esencial.
Descripción
Analizar algoritmos estocásticos para un rendimiento y comparación exhaustivos en diversos contextos es esencial.