levy测试函数图像

根据提供的引用内容，没有具体的levy测试函数图像。但是可以根据引用中提到的MOP测试函数的特点，介绍一下levy测试函数的特点。

Levy测试函数是一种基于Levy分布的测试函数，其特点如下：
- Levy测试函数是一个多峰函数，具有许多局部最优解和一个全局最优解。
- Levy测试函数的搜索空间是连续的，可以用于测试连续优化算法。
- Levy测试函数的维度可以是任意的，可以用于测试高维优化算法。
- Levy测试函数的形式简单，易于实现和计算。

如果您需要绘制Levy测试函数的图像，可以使用Python的Matplotlib库进行绘制。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def levy(x):
    w = 1 + (x - 1) / 4
    return (np.sin(np.pi * w) ** 2
            + (w - 1) ** 2 * (1 + 10 * np.sin(np.pi * w + 1) ** 2))

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = levy(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

该代码将绘制Levy测试函数的图像，其中x轴表示自变量，y轴表示因变量。您可以根据需要更改x轴的范围和分辨率，以获得更准确的图像。