编译通过的18个智能优化算法的测试函数测试例程

资 源 简 介

编译通过的18个智能优化算法的测试函数测试例程

详 情 说 明

智能优化算法的测试函数验证是算法性能评估的关键环节。这里介绍的18个编译通过的标准测试例程，主要用于验证群体智能算法（如粒子群、遗传算法等）在连续优化问题中的表现。

其中核心创新点在于将光学衍射原理与算法测试相结合：通过模拟十字叉丝在不同传播距离下的衍射图像，利用小区域方差对比法量化图像的清晰度变化。这种方法实质上是将光学系统的聚焦评价函数转化为算法可处理的数学优化问题。

测试系统采用多抽样率信号处理架构，通过分层采样策略平衡计算精度与效率。在主成分分析模型构建阶段，算法会自动提取衍射图像的特征维度，显著降低后续优化计算的复杂度。值得注意的是，这套框架还集成了航天领域的应用模块：

轨道机动仿真模块通过建立6自由度运动模型，验证算法在非线性约束下的优化能力 初轨计算组件则测试算法对初始条件敏感度，涉及开普勒方程的高精度求解

该测试体系的价值在于用同一套光学-数学混合模型，同时验证智能算法在函数优化（测试函数）、图像处理（衍射分析）和工程计算（轨道仿真）三类场景中的适应性。实现时需特别注意采样率转换时的频域混叠问题，以及主成分分析时的特征值截断阈值选择。