cec2017测试函数python

CEC2017是一个基准测试函数集，它包含了多个单目标优化问题。你可以通过以下代码在Python中实现CEC2017测试函数：

import numpy as np

# 定义CEC2017测试函数
def cec17_test_func(x, func_num):
    x = np.asarray(x)
    if x.ndim == 1:
        x = np.atleast_2d(x)
    dim, pop = x.shape

    if func_num == 1:  # F1 Shifted Sphere Function
        shift_data = np.loadtxt('shift_data/shift_F1.txt')
        bias_data = np.loadtxt('bias_data/bias_F1.txt')
        o = shift_data[:dim, :pop]
        x = x - o
        f = np.sum(x**2, axis=0) + bias_data[0, func_num - 1]

    elif func_num == 2:  # F2 Shifted Schwefel's Problem 1.2
        shift_data = np.loadtxt('shift_data/shift_F2.txt')
        bias_data = np.loadtxt('bias_data/bias_F2.txt')
        o = shift_data[:dim, :pop]
        x = x - o
        f = 0
        for i in range(0, dim):
            f += np.sum(x[:i+1]**2, axis=0)
        f += bias_data[0, func_num - 1]

    # ... 其他测试函数

    return f

# 调用CEC2017测试函数
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
f = cec17_test_func(x, 1)
print(f)  # 输出CEC2017测试函数1的函数值

在上面的代码中，我们首先定义了`cec17_test_func`函数，该函数接收两个参数：输入变量x和要测试的函数编号func_num。然后，我们通过读取存储在文件中的偏移量和偏置数据来计算每个测试函数。最后，我们可以调用`cec17_test_func`函数来计算给定输入变量x的函数值。