测试函数shubert是周期测试函数，拥有多个全局最优解，单周期内拥有一个全局最优解，粒子群算法具有收敛速度快，参数设置简单，容易理解的特点，用粒子群算法求解shubert函数，效果较好

Fmincon函数，采用内部牛顿映射法，求解精度较高，可以采用大型优化，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-14，求解精度较高

约束优化 13个测试函数 matlab

提供良好的调用环境，其中f6-f14可以变维度测试

CEC2022单目标优化测试函数源码

安装 您可以通过两种方式使用此库。 首先，可能最简单的方法是使用pip和PyPi： pip install landscapes 您也可以直接从此git repo安装： pip install git+https://github.com/nathanrooy/landscapes 最后，您始终可以克隆/下载此存储库并按原样使用。 wget https://github.com/nathanrooy/landscapes/archive/master.zip unzip master.zip cd landscapes-master 可用函数来自： single_objective 功能名称 方法 方面 ackley() 2个 Ackley N.2 ackley_n2() 2个 阿吉曼 adjiman() 2个 弹药 amgm() ñ 巴特尔斯·康恩 bartel

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.

多目标优化问题经典测试函数，多个多目标优化问题经典测试函数，用于算法测试，matlab程序