Schwefel函数是一个典型的欺骗问题，有1个全局极小值点，距离另一个局部最优点很远，因此如果陷入局部最优就很难跳出,测试的是函数的全局搜索能力，和跳出局部最优的能力，对算法的要求较高，简单的算法不太可能求解最优解，一般需要启发式智能算法，比如粒子群算法，遗传算法，模拟退火算法，萤火虫算法，布谷鸟算法，灰狼算法，鲸鱼算法，鱼群算法，天牛须算法，烟花算法，蚁群算法，樽海鞘算法，鲸鱼算法，狮群算法等等各种来求解，后续会陆续推出这些算法的针对测试函数的求解代码，有疑问或者需要说明的，欢迎大家评论区留言，

Zakharov函数没有局部最小值，只有全局最小值，函数谷底明显，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性

Rastrigin函数有几个局部极小值。它是高度多模态的，但最小值的位置是规则分布的，函数谷底不明显，次峰依次接近主谷底角度，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，是测试智能启发式算法性能的，很多初级算法容易陷入局部最优，往往需要对算法进行改进才能很好的寻找到最优解，是测试算法改进性能的很好的一个测试函数，特别二次改进，或者深度改进算法的时候，依然可以做出来对比效果，有很好的实用性，

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Sphere函数，是单目标递增函数，属于单峰函数，以求函数的最大值为目标，通用的测试函数，不论是传统的简单的算法，还是启发式智能算法，都可以用这个函数作为测试函数，主要是用于测试各种算法的收敛速度和精度，可以通过收敛图以及收敛时间准确体现！

Step函数，是单目标函数，属于单谷底函数，以求函数的最小值为目标，通用的测试函数，不论是传统的简单的算法，还是启发式智能算法，都可以用这个函数作为测试函数，主要是用于测试各种算法的收敛速度和精度，可以通过收敛图以及收敛时间准确体现！

单目标函数h1是多变量多峰点的测试函数，也可以是改成单变量函数，函数主峰明显，次峰角度，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性

Rosenbrock函数，是单目标递减函数，属于双谷底函数，以求函数的最小值为目标，两个谷底的差距比较小，测试的是函数的全局收敛能力，和防止陷入局部最优的能，跳出局部最优的能力，通用的测试函数，不论是传统的简单的算法，还是启发式智能算法，都可以用这个函数作为测试函数，可以通过收敛图以及收敛值准确体现算法的全局收敛能力以及跳出局部最优的能力！

pynvme工具函数库，测试ssd

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明 　　skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression        朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import Gaussian