测试过的18个智能优化算法的测试函数源码

资 源 简 介

测试过的18个智能优化算法的测试函数源码

详 情 说 明

针对智能优化算法的性能评估，通常需要使用标准测试函数作为基准。以下是关于测试函数与相关技术要点的结构化解析：

智能优化算法测试函数 测试函数是验证算法收敛性、鲁棒性的关键工具，涵盖单峰、多峰、可分/不可分等类型。常见函数如Sphere、Rastrigin等可测试算法逃离局部最优的能力。

MATLAB技术生态扩展 动态聚类：通过迭代自组织数据分析（ISODATA）实现动态类别合并与分裂，适用于非固定簇数量的场景。 信号处理：ML（最大似然）法通过概率模型估计信噪比，相比传统方法更适应低信噪比环境。信道编码与调制部分常配合BER（误码率）曲线验证性能。 纹理分析：灰度共生矩阵通过像素空间关系提取对比度、能量等特征，经典应用于图像分类。

工程实现要点 分形分析：非趋势波动分析（MF-DFA）需消除时间序列趋势后计算标度指数，MATLAB中可通过分段多项式拟合实现。 算法优化：建议在测试函数中引入噪声或维度缩放以模拟实际场景，观察算法退化情况。

（注：用户提及的源码未展示，故未涉及具体实现细节。如需聚焦某部分技术可补充说明。）