优化算法测试函数matlab

在MATLAB中，有一些用于测试优化算法性能的函数。以下是一些常用的函数：

1. Sphere函数 (sphere)
这个函数是一个简单的凸优化问题，其形式为：
f(x) = sum(x(i)^2)

2. Rosenbrock函数 (rosenbrock)
这个函数是一个经典的非凸优化问题，其形式为：
f(x) = sum(100*(x(i+1) - x(i)^2)^2 + (1 - x(i))^2)

3. Rastrigin函数 (rastrigin)
这个函数是一个多峰优化问题，其形式为：
f(x) = sum(x(i)^2 - 10*cos(2*pi*x(i)) + 10)

4. Ackley函数 (ackley)
这个函数是一个具有大量局部最小值的优化问题，其形式为：
f(x) = -20*exp(-0.2*sqrt(sum(x(i)^2)/N)) - exp(sum(cos(2*pi*x(i))/N)) + 20 + exp(1)

这些函数可以用来测试不同优化算法在不同类型的问题上的性能。你可以在MATLAB中使用这些函数作为目标函数，并尝试使用不同的优化算法来优化这些函数。