智能优化算法的测试集，使用python编写

智能优化算法有很多，不同的算法适用于不同的问题，因此测试集的选择也需要根据实际应用情况进行选择。以下是一些常见的智能优化算法和相应的测试集，使用Python编写：

1. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）：可以使用PySwarm包来实现PSO算法，常用的测试函数包括Sphere函数、Rosenbrock函数、Ackley函数等。

2. 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）：可以使用DEAP包来实现遗传算法，常用的测试函数包括Sphere函数、Rosenbrock函数、Griewank函数等。

3. 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）：可以使用ACO-Pants包来实现ACO算法，常用的测试函数包括TSP问题、QAP问题等。

4. 差分进化算法（Differential Evolution, DE）：可以使用DEAP包来实现DE算法，常用的测试函数包括Sphere函数、Rosenbrock函数、Ackley函数等。

5. 人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）：可以使用PyAFSA包来实现AFSA算法，常用的测试函数包括Sphere函数、Rosenbrock函数、Ackley函数等。

以上是一些常见的智能优化算法和相应的测试集，可以使用Python编写。当然，还有很多其他的智能优化算法和测试集可供选择，根据实际应用需要选择合适的算法和测试集进行测试。