进化算法经常用到的测试函数，写论文做实验会经常用到，也是被业界普遍认同的实验函数，保证你的实验结果可以被主流学界认同

CEC2017函数集、参考文档及Matlab代码

用python实现果蝇优化算法，并将该算法进行sphere函数的优化，注释较为详细。因初学python，对另外对果蝇优化算法的理解还不够深入

CEC2017，官方文件，可直接调用。含所有测试函数的定义PDF文件、每个测试函数的matlab、C代码、测试函数的平移和旋转代码及最后竞赛的技术报告。

cec13 pso 标准测试函数 群智能优化算法标准测试函数集

压缩包内包含Ackley、Alpine、Griewank、Levy、Michalewicz、NCRastrigin、Penalty1、Penalty2、Quartic、Rastrigin、Rosenbrock、Schewfel221、Schewfel222、Schwefel226、Shaffer、SineEnvolope、Sphere、Step、Weierstrass共19个常用的基准测试函数，调用时传入参数统一为传入的向量和向量的维数，如z=Sphere(x,dim),x为向量，dim为x的维数。如有其他函数需求，可私信获取。

Ackley，Alpine，Bohachevsky，Bohachevsky2，Goldstein_price，Griewank，Hyper_ellipsoid，Quadric_Noise，Rastrigrin，基于MATLAB实现，群智能算法实现，内有调用说明

之前看了CEC竞赛的网站，里面链接都打不开了。于是收集了网上比较全的CEC2017资料。包括各个论坛和github。应该算是比较全的一个资源了吧。

在计算和应用数学中，测试函数也称为人工景观，可用于评估优化算法在收敛速度、精度、性能和鲁棒性方面的特性。 包含的测试功能是： 1. Easom 2D f(x) = -cos(x1) cos(x2) * exp ( – ( x1 – π )² – ( x2 – π )² ) 2.贝克尔和拉戈f(x) = ( |x1| − 5 )² + ( |x2| − 5 )² 3. 博哈切夫斯基f(x) = x1 ² + 2*x2² – 0.3 * cos(3πx1) – 0.4*cos(4πx2) + 0.7 4. 鸡蛋f(x) = x1² + x2² + 25*( (sin(x1))² + (sin(x2))² ) 5. 定期f(x) = 1 + (sin(x1))² + (sin(x2))² – 0.1*exp ( -x1² – x2² ) 以及其他几个函数，即常用的 Sphere、Ros

智能优化算法测试函数，CEC2014，内含matlab,C,python，java等不同版本