CEC2005 测试函数 matlab文件

麻雀搜索算法SSA，含13个测试函数。

测试函数：

NSGA-Ⅱ（实数编码） gen=500 ， pop=500 ，n=12，var-domain=[0,1]，fun=3； Convergence metric ????

Ackley，Alpine，Bohachevsky，Bohachevsky2，Goldstein_price，Griewank，Hyper_ellipsoid，Quadric_Noise，Rastrigrin，基于MATLAB实现，群智能算法实现

都是分离出来的子函数，可以对一个优化问题用多种函数进行测试，比较结果

电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,提出一种改进粒子群优化(ODPSO)算法.改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快速地靠近较优的搜索区域,从而提高收敛速度;在搜索后期,借鉴差分进化算法的进化机制设计改进的变异和交叉策略,对当前种群的最优粒子进行更新,从而提高种群的多样性,进而协助算法获得全局最优解.为了验证改进粒子群优化算法的有效性,对CEC2006提出的22个基准约束测试函数进行仿真,结果表明改进算法相比其他算法在寻优精度和稳定性上更具优势.最后,将改进算法应用于考虑机组爬坡速率约束、机组禁行区域约束以及电力平衡约束的两个电力系统经济调度问题,取得了令人满意的结果.

测试函数优化算法，CEC2017测试源代码，CEC2019测试函数源代码，包含pdf

CEC2022单目标优化测试函数源码

GAPSO算法搜索最优值，里面的函数可以自己更换