CEC2017优化算法目标测试函数综述及其Matlab实现

CEC2017优化算法目标测试函数综述及其Matlab实现

优化算法是计算机科学中的重要研究领域，用于解决各种实际问题。CEC2017（Competition on Evolutionary Computation）是一个广泛应用于优化算法研究的基准测试套件。本文将综述CEC2017所提供的优化算法目标测试函数，并提供这些函数的Matlab实现。

CEC2017优化算法目标测试函数综述

CEC2017提供了一系列用于测试优化算法性能的函数。这些函数的设计旨在模拟现实世界中的复杂优化问题，并具有不同的特征和挑战。下面将介绍其中一些常用的测试函数：

1. Sphere Function（SPHERE）

   球函数是一个简单的连续优化函数，其目标是将所有变量的平方和最小化。它是一个凸函数，没有局部最小值，适用于测试优化算法的基本性能。

2. Rosenbrock’s Function（ROSENBROCK）

   罗森布洛克函数是一个非凸函数，其目标是将一组相关的二次函数的和最小化。它通常被用作优化算法的挑战性测试函数，因为它具有一个长而狭窄的山谷，对算法的搜索能力提出了要求。

3. Rastrigin’s Function（RASTRIGIN）

   拉斯特林函数是一个具有多个局部最小值的非凸函数。它的目标是将一组相关的正弦函数的和最小化。拉斯特林函数对于测试算法在具有大量局部最小值的复杂问题中的性能非常有用。

4. Griewank’s Function（GRIEWANK）

   格里文克函数是一个具有强烈振荡的非凸函数，其目标是将一组相关的二次函数的和最小化。格