单目标优化算法42个测试函数

资 源 简 介

单目标优化算法42个测试函数

详 情 说 明

在优化算法研究领域，测试函数集合是评估算法性能的重要工具。这里介绍的42个测试函数集为研究者提供了一套全面的基准，可用于验证单目标优化算法的有效性和鲁棒性。这些函数涵盖了从简单到极难优化的各种场景，能够全面检验算法的全局搜索能力。

测试函数集包含两个主要使用模式：第一种是无参数调用，返回函数的维度信息、边界约束、全局最优解等元数据；第二种是带参数调用，计算给定输入点对应的函数值。这种设计既方便算法开发者获取基准信息，又能无缝集成到优化流程中。特别值得注意的是，函数接口支持矩阵输入，可以一次性评估整个种群的表现，这对进化算法等群体智能方法特别有用。

该集合中的函数难度差异显著：像Rosenbrock、León等相对容易优化，适合验证算法的基本收敛能力；而CrossLegTable、Bukin6等则极具挑战性，能够测试算法跳出局部最优的能力。这种梯度设置可以帮助研究者精确评估算法在不同难度场景下的表现。

配套的可视化工具ezimage极大提升了研究效率，通过简单的函数句柄调用即可生成函数曲面图，这对理解函数特性、分析算法行为提供了直观参考。例如Himmelblau函数的多个极值点特征，或是Sinenvsin函数的复杂震荡模式，都能通过可视化清晰呈现。

这套测试集合综合了多个经典文献的基准函数，为优化算法研究提供了标准化的评估框架。研究者既可全面测试算法性能，也可针对特定函数类别进行专项验证，是算法开发和比较研究中不可或缺的工具。