单目标优化算法测试函数python绘制及相关代码

【代码分享】四十七种测试函数(关注可免费获取) 智能优化算法测试函数是为了在优化算法研究和开发中测试算法性能的规范问题集合。这些测试函数模拟了真实世界优化问题的不同方面,包括局部最小值、最大值、全局最优解,以及多种复杂性如高维度、非线性、不连续等。优化算法,如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法和模拟退火等,常常运用这些测试函数来评估其性能。测试函数大致分为几类:单模函数、多模函数、组合函数和约束优化问题。这些测试函数不但在复杂性上有所不同,其形状也各异,有些呈现为平滑曲面,有些则充满尖峰和陡峭的谷地。 阅读详情

在博客上看到了一些函数,为了练习python画图能力,所以就都绘制了部分函数

函数

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代码和图像

画图部分

def draw_pic_3D(x, y, z, title, z_min, z_max, offset):
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap = plt.get_cmap('rainbow'),color='orangered')
    # 绘制等高线
    ax.contour(x,y,z,offset=offset,colors='green')
    ax.set_zlim(z_min, z_max)
    ax.set_title(title)
    plt.savefig("image")
    plt.show()

获取x和y的值

def get_x_and_y(x_min, x_max, y_min, y_max):
    x = np.arange(x_min, x_max, 0.1)
    y = np.arange(y_min, y_max, 0.1)
    x, y = np.meshgrid(x, y)  # 生成网格点坐标矩阵
    return x, y

Ackely’s function

def Ackelys_function(z_min = 0,z_max = 15, offset = 0):
    x, y = get_x_and_y(-5,5,-5,5)
    z = -20 * np.exp(-0.2 * np.sqrt(0.5 * (x ** 2 + y ** 2))) - np.exp(0.5 * (np.cos(2 * np.pi * x) + np.cos(2 * np.pi * y))) + 20 + np.e
    return x, y, z, 'Ackely function', z_min, z_max, offset

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Sphere function

def Sphere(z_min = 0,z_max = 20,offset = 0):
    x,y = get_x_and_y( -3,3,-3,3)
    z = x ** 2 + y ** 2
    return x,y,z, "Sphere function", z_min, z_max, offset

别再瞎调参了!用Python复现ZDT/DTLZ测试函数,帮你科学评估多目标优化算法 本文详细介绍了如何使用Python实现ZDT和DTLZ测试函数,科学评估多目标优化算法性能。通过对比不同测试函数的特性与实现方法,帮助开发者避免盲目调参,建立系统化的算法评估体系,提升多目标优化研究的可靠性与效率。 阅读详情

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Zella Zhang
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