内容概要：本文提出一种改进的JAYA算法——CLJAYA算法，通过引入综合学习机制，包含邻域学习、历史信息学习和竞争协作学习三种策略，有效提升算法的全局搜索能力与优化性能。该算法在CEC2017标准测试集的29个复杂函数上进行了验证，实验结果表明其性能显著优于原始JAYA算法，具备更强的适应性和鲁棒性，且已通过Matlab实现并调试完成，可直接运行。 适合人群：具备一定优化算法基础，从事智能计算、工程优化或算法研究的科研人员及研究生。 使用场景及目标：①用于解决复杂工程优化问题；②作为智能优化算法的教学与研究案例；③在CEC测试函数上验证新算法性能时提供对比基准。 阅读建议：建议结合附赠的原文PDF深入理解算法设计细节，并通过提供的Matlab代码进行实验复现，便于掌握综合学习机制的具体实现方式及其对搜索性能的影响。

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

CEC 2017 常用的单目标测试函数，可用于测试智能优化方法的性能

CEC2017函数集、参考文档及Matlab代码

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。

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（花了我好多积分下载看了，好多资料不全），包括各个论坛和github。应该算是比较全的一个资源了吧。

包括CEC2017测试函数的C++源码、matlab示例和文献Definitions of CEC2017 benchmark suite final version updated