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优化算法测试函数其中包括Rosenbrock.m，Schaffer.m，Schewel.m，Schwefel.m，shiftedRosenbrock.m，ShiftedSphere.m，Sphere.m，step.m，SumDifferent.m，SumSquares.m，Zakharov.m，rastrigin.m，sumpow.m，perm0db.m，ellipsoid.m，ackley.m,griewank.m

在我们做智能优化算法的相关内容时，常常会用标准测试函数去评判算法的优化性能。不过大多情况下作者在文中并不会给出每一个标准测试函数的名称，而是直接以公式替代，这其实隐隐约约地造成了些许不便。比方说，某位读者和好朋友同时去改进一个算法，跑出数据以后大家相互交流，想比一比谁搞得效果更好，结果两人连函数名称都不熟悉，这就使得双方难以将话题进行下去。

本资源为MATLAB代码和相应的说明文件，并增加了测试函数的使用实例，收集了越50个在优化算法中常用的测试函数，可用来验证优化算法的优化效果，避免陷入局部最优。对于其他测试函数，可参照使用说明中的实例进行使用

粒子群算法测试测试函数 分别用5个函数进行测试

最新的进化算法的测试函数，可运行，供30个函数，以及包括一个标准pso代码

优化算法测试函数MATLAB代码完整版，包含完整的MATLAB代码、数据及算法描述，都在这里了

CEC2008 大规模优化问题，7个测试函数，包括MATLAB 和C语言版本，另外含有论文说明

CEC2017标准测试函数

生活中存在大量的动态多目标优化问题,应用进化算法求解动态多目标优化问题受到越来越多的关注,而动态多目标测试函数对算法的评估起着重要的作用.在已有动态多目标测试函数的基础上,设计一组新的动态多目标测试函数.Pareto最优解集和Pareto前沿面的不同变化形式影响着动态多目标测试函数的难易程度,通过引入Pareto最优解集形状的变化,结合已有的Pareto最优解集移动模式,设计一组测试函数集.基于提出的测试函数集,对3个算法进行测试,仿真实验结果表明,所设计的函数给3个算法带来了挑战,并展现出算法的优劣.