37、优化算法资源与实践指南

优化算法资源与实践指南

在优化算法的领域中，拥有合适的资源和进行充分的实践是提升能力的关键。本文将为你详细介绍优化算法所需的各类基准测试函数、数据集，以及相关的练习题和解决方案，帮助你深入理解和应用优化算法。

1. 基准测试函数与数据集

1.1 优化测试函数

优化测试函数，也被称为基准函数，是用于评估优化算法性能的数学函数。常见的测试函数如下：
- Ackley函数 ：广泛用于测试优化算法，二维形式下其外部区域近乎平坦，中心有一个大洞。
- Bohachevsky函数 ：二维单峰函数，呈碗状。该函数连续、凸、可分离、可微、非多峰、非随机且非参数化，基于导数的求解器可有效处理。
- Bukin函数 ：有许多局部最小值，都位于一个脊上，在x = f(–10,1)处有一个全局最小值f(x ) = 0。此函数连续、凸、不可分离、不可微、多峰、非随机且非参数化，需要使用无导数求解器，如模拟退火算法。
- Gramacy & Lee函数 ：一维函数，有多个局部最小值以及局部和全局趋势。该函数连续、非凸、可分离、可微、非多峰、非随机且非参数化。
- Griewank的一维、二维和三维函数 ：有许多广泛分布的局部最小值。这些函数连续、非凸、可分离、可微、多峰、非随机且非参数化。

在相关的GitHub仓库中，“Listing B.1_Optimization_test_functions.ipynb”展示了不