CEC2017单目标实数优化标准测试函数与评估准则

“CEC2017标准测试函数是用于评估单目标实数参数数值优化算法性能的一组问题定义和评价标准。这个由N.H.Awad、M.Z.Ali、P.N.Suganthan、J.J.Liang和B.Y.Qu等人编写的报告，来自南洋理工大学、约旦科技大学和郑州大学的电子工程学院。报告在2016年10月15日进行了修改，旨在为单目标优化算法的研究提供基础，这些算法也是更复杂如多目标优化、利基算法、约束优化等算法研究的基础。CEC（Competition and Evolutionary Computation）每年都会发布新的测试函数集，以推动进化计算和群智能算法的发展。” CEC2017标准测试函数集是一个专门设计的集合，包含了一系列具有挑战性的优化问题，用于衡量和比较不同优化算法的效率和效果。这些函数具有不同的特性，如多模态、非线性、非凸性、局部最小值和全局最小值的复杂分布，以及可能存在的噪声和不连续性。这样的设计使得研究人员能够全面地评估算法在处理实际问题时的能力。 测试函数通常分为几个类别，包括但不限于： 1. **单峰函数**：这些函数只有一个全局最小值，测试算法的收敛性和避免早熟的能力。 2. **多峰函数**：具有多个局部最小值，测试算法的全局探索能力。 3. **非线性函数**：测试算法处理非线性关系的能力。 4. **不连续函数**：含有断点，测试算法对不连续性的处理。 5. **有噪声的函数**：在函数值上添加随机噪声，模拟现实世界中数据的不确定性。 CEC2017的标准测试函数集还规定了评估优化算法性能的指标，如最佳找到解的质量、平均结果、成功率和计算时间等。这些指标帮助研究人员客观地比较不同算法在解决特定问题上的表现，并推动算法的进一步改进。 此外，该报告提供了问题的数学描述、优化目标、函数的定义域以及理想解的信息，使得研究人员可以复现实验并进行比较。通过参与CEC的年度竞赛，研究人员可以将他们的算法与同行的工作进行比较，从而推动整个领域的进步。 CEC2017标准测试函数集是优化算法研究的重要工具，它不仅促进了新算法的设计，也强化了现有算法的优化性能。理解和掌握这些测试函数及其评价标准对于任何从事进化计算、机器学习或优化问题求解的人来说都是至关重要的。