python代码随处可见，利用python进行相关的操作和实现时每一个python入门者必不可少的内容，这里利用python 的相关知识，简单的进行了实验，希望对大家有所帮助

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，

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！

粒子群算法测试测试函数 分别用5个函数进行测试

里面给出MOPSO算法的源码和解释，并给出测试函数

有约束和无约束的测试函数代码，可以在优化算法测试时使用

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