实例空间分析是一种评估算法优缺点的方法，并且是一种客观比较算法威力的方法，而不受限于测试实例的选择。其核心是建模实例的结构属性和一组算法的性能之间的关系。实例空间分析允许为每个算法构造足迹，定义为实例空间中的区域，我们从统计上推断出良好的性能。从实例空间分析中可以收集到的其他见解包括:

-每个算法在实例空间的足迹的客观指标，作为算法能力的衡量;
-通过可视化解释实例特征如何与实例空间不同区域的算法性能相关;
-现有基准测试和真实世界实例的分布和多样性的可视化;
-评估用于描述某一实例的特征是否适当;
-将实例空间划分为推荐区域，以便自动选择算法;
-区分实例空间的区域，在那里生成额外的实例可能会有用，以获得进一步的了解。

在实例空间中可视化算法性能的独特优势，而不是在选定的实例集合中作为一组小汇总统计数据的平均值，是细致入微的分析，它可以解释优势和劣势，并检查可能被汇总统计表隐藏的有趣的性能变化。

这个存储库提供了一组MATLAB工具，以在自动化管道中执行完整的实例空间分析。它也是使用数据分析(MATILDA)网络工具进行在线分析的墨尔本算法测试实例库(Melbourne Algorithm Test Instance Library)的计算引擎。关于实例空间分析方法的更多信息可以在这里找到。