多年来，我一直很高兴地使用基于卡尺的模板https://github.com/dcsobral/scala-foreach-benchmark。它多次运行随机构造的问题，然后计算平均时间消耗。
现在我面临着非确定性算法。所以我需要知道跑步时间和由此产生的健康状况。我正在寻找一个 java/scala 基准框架，它可以测量平均和最坏情况下的特征。
非确定性意味着算法依赖于一些随机生成器来做出决定。它曾经找到一个接近最优的解决方案，在这种解决方案中搜索最优将需要太多的处理器时间。例如 TSP 问题的解决方案。
适应度意味着优化过程的成本函数。不同的运行（使用不同的随机种子）可能会带来不同的成本。因此，您不仅需要稳定运行时间，还需要稳定成本价值（适应度）。
我不知道在显示可接受的运行时间变化之前重复调用一个函数是否是基准框架的共同特征，但是卡尺这样做，我搜索了一个类似的框架，它更先进，能够处理除时间之外的适应度。