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we provide further evidence for this aspect by plotting the performance of MetaBO fordifferent numbers M of source tasks on the Branin function and on functions from the simulationof the Furuta pendulum stabilization task. The results indicate that on the Branin function a smallnumber of source tasks is already sufficient to obtain strong optimization performance. In contrast, themore complex stabilization task requires a much larger amount of source data to be solved reliably.
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we provide further evidence for this aspect by plotting the performance of MetaBO for<br>different numbers M of source tasks on the Branin function and on functions from the simulation<br>of the Furuta pendulum stabilization task. The results indicate that on the Branin function a small<br>number of source tasks is already sufficient to obtain strong optimization performance. In contrast, the<br>more complex stabilization task requires a much larger amount of source data to be solved reliably.
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我們通過繪製MetaBO的性能為這一方面提供進一步的證據<br>不同數位M的源任務的布拉寧函數和函數從類比<br>富魯塔鐘擺穩定任務。結果表明,在布拉寧功能上一個小<br>源任務的數量已經足夠獲得強大的優化性能。相比之下,<br>更複雜的穩定任務需要更大量的源數據才能可靠地解決。
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我們通過繪製MetaBO的效能曲線來提供這方面的進一步證據<br>Branin函數和類比函數的不同源任務數M<br>Furuta擺穩定任務的一部分。結果表明,在Branin函數上<br>源任務的數量已經足够獲得强大的優化效能。相比之下<br>更複雜的穩定任務需要可靠地解决大量的源數據。<br>
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