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🔥 内容介绍
CEC2018（DF1-DF14）测试集全览
（一）测试集构成与特性
CEC2018（DF1-DF14）测试集是进化计算领域中评估动态多目标优化算法性能的重要基准，其精心设计的 14 个测试函数（DF1 - DF14）涵盖了丰富多样的动态特性和复杂情况，宛如一把精准的标尺，能够全面、细致地衡量算法在不同动态多目标优化场景下的表现。
在这 14 个测试函数中，DF1 - DF9 属于双目标函数，它们就像是一场精心编排的双人舞，需要算法在两个相互冲突的目标之间找到精妙的平衡。以 DF1 函数为例，它的目标之一可能是最大化资源的利用效率，而另一个目标则是最小化成本，这两个目标相互制约，就像舞者之间既需要相互配合，又要展现各自的特色。在这类双目标函数中，算法需要在决策空间中搜索，找到一系列的解，这些解构成的 Pareto 最优前沿（PF）代表了在不同偏好下两个目标之间的最佳权衡。不同的双目标函数在目标的性质、变化规律以及 PF 的形状和位置变化等方面都各有特点，为算法的性能评估提供了多样化的挑战。
DF10 - DF14 则是三目标函数，相较于双目标函数，它们增加了一个目标维度，就如同从双人舞升级为三人舞，使得优化问题的复杂性呈指数级增长。例如在 DF10 函数中，除了考虑资源利用效率和成本外，还可能引入了环境影响这一目标，三个目标之间的相互关系更加错综复杂，算法需要在三维的目标空间中寻找最优解，这对算法的搜索能力和决策能力提出了更高的要求。在这些三目标函数中，Pareto 最优前沿变成了一个三维的曲面，算法需要准确地跟踪这个曲面的动态变化，以找到满足不同需求的最优解。
这些测试函数涵盖了多种动态特性，其中目标位置变化是常见的一种。在某些测试函数中，Pareto 最优前沿（PF）或 Pareto 最优解集（PS）的位置会随着时间的推移而发生动态迁移。比如在实际的生产调度问题中，由于原材料供应、订单需求等因素的变化，使得最优的生产计划（即 PS）和对应的目标值（即 PF）也会不断改变。约束条件变化也是重要的动态特性之一，动态约束条件的引入或改变会给算法带来新的挑战。在物流配送问题中，交通规则、车辆限行等约束条件可能会随着时间和地点的变化而改变，这就要求算法能够及时适应这些变化，调整配送方案。还有目标数量或决策变量数量的变化，在一些复杂的测试函数中，随着时间的变化，目标数量可能会增加或减少，决策变量的数量也可能会发生改变，这使得算法需要具备更强的灵活性和适应性。
动态多目标优化测试集CEC2018介绍
CEC2018 是由 IEEE 计算智能学会（IEEE CIS）主办的进化计算大会（CEC）在 2018 年发布的动态多目标优化测试集，主要用于评估动态多目标优化算法的性能。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
lstmLayer(x(2))
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'ExecutionEnvironment','auto', ...
'MaxEpochs',x(3), ...
'InitialLearnRate',x(4), ...
'MiniBatchSize',16, ... %与file1-3函数中的batchsize保持一致
'GradientThreshold',1, ...
'Verbose',false);
🔗 参考文献
[1]杜伟,王圣,李健,等.基于CNN-LSTM-AM模型的储能锂离子电池荷电状态预测[J].电工技术学报, 2025(9).
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🌟 各类智能优化算法改进及应用
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
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🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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