【CEC2017】CEC2017优化算法目标测试函数综述以及CEC2017的matlab实现

这篇博客详细介绍了CEC2017优化算法的30个目标测试函数,包括Bent Cigar、Rosenbrock’s、Rastrigin’s等,并重点讨论了10个函数作为后续优化算法测试的标准。同时,文章还提供了MATLAB实现的相关内容。

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目录

1.Bent Cigar Function

2.Sum of Different Power Function

3.Zakharov Function 

4. Rosenbrock’s Function

5.Rastrigin’s Function

6.Expanded Schaffer’s F6 Function 

7.Lunacek bi-Rastrigin Function

8.Non-continuous Rotated Rastrigin’s Function

9.Levy Function

10.Modified Schwefel’s Function 

11.High Conditioned Elliptic Function

12.Discus Function 

13.Ackley’s Function

14.Weierstrass Function 

15.Griewank’s Function

16.Katsuura Function 

17.HappyCat Function

18.HGBat Function

19.Expanded Griewank’s plus Rosenbrock’s Function 

20.Schaffer's F7 Function

21.MATLAB实现 


        CEC2017共有30个单目标测试函数分别是:单峰函数(F1-F3)、简单多峰函数(F4-F10)、混合函数(F11-F20)和组合函数(F21-F30)。测试维度包含:10D、30D、50D、100D。CEC2017测试问题随着维度的增加求解极其困难。

       CEC测试函数数量较多,在本专栏的后续所有优化算法中,我们将选择F1~F5,F11~F15一共十组测试函数进行测试。

1.Bent Cigar Function

2.Sum of Different Power Function

### CEC2005 测试函数图像可视化 为了更好地理解 CEC2005 测试函数及其特性,可以通过三维图形的方式对其进行可视化。这不仅有助于直观了解各个测试函数的特点,还能够帮助研究人员分析不同优化算法的表现。 #### 使用 Python 进行 CEC2005 函数的三维绘图 Python 提供了强大的数据处理和可视化的库,如 `matplotlib` 和 `plotly`,可以用来创建高质量的三维图表。下面是一个简单的例子,展示了如何使用这些工具来绘制 CEC2005 中的一个典型测试函数——F1 (Shifted Sphere Function) 的三维图像: ```python import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from cec2005 import f1 # 假设已经安装了一个支持 CEC2005 函数计算的包 def plot_3d_function(func, bounds=(-100, 100), resolution=100): """ 绘制给定范围内的目标函数 """ x = np.linspace(bounds[0], bounds[1], resolution) y = np.linspace(bounds[0], bounds[1], resolution) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.zeros_like(X) for i in range(resolution): for j in range(resolution): Z[i,j] = func([X[i,j], Y[i,j]]) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() if __name__ == "__main__": plot_3d_function(f1, (-100, 100)) ``` 上述代码片段定义了一个名为 `plot_3d_function()` 的辅助函数,用于接收任意维度的目标函数作为输入参数,并在其指定范围内生成网格点上的值,最后通过 Matplotlib 库构建出该区域内的表面图[^1]。 值得注意的是,在实际应用中可能需要调整边界条件以及分辨率等参数以适应特定的需求或提高渲染质量。此外,对于更高维数的情况,则无法直接用这种方式展现出来;此时可考虑采用投影或其他降维技术来进行近似表示。
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