【代码分享】四十七种测试函数(关注可免费获取)

 智能优化算法测试函数简介

智能优化算法测试函数是为了在优化算法研究和开发中测试算法性能的规范问题集合。这些测试函数模拟了真实世界优化问题的不同方面,包括局部最小值、最大值、全局最优解,以及多种复杂性如高维度、非线性、不连续等。优化算法,如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法和模拟退火等,常常运用这些测试函数来评估其性能。

测试函数大致分为几类:单模函数、多模函数、组合函数和约束优化问题。

  1. 单模函数:像Sphere、Rosenbrock和Quartic函数,它们只有一个全局最优解,适合测试算法的收敛速度和精确性。
  2. 多模函数:例如Rastrigin、Griewank和Ackley函数,它们具有多个局部最优解和一个全局最优解。这些函数用于检验算法是否能够避免局部最小陷阱并找到全局最优。
  3. 组合函数:如Schwefel函数和Fletcher-Powell函数,这些结合了多种问题特点,提供了更复杂的优化挑战。
  4. 约束优化问题:也就是含有一系列约束条件的优化问题,这些问题要求算法在寻优时遵守这些约束条件。

这些测试函数不但在复杂性上有所不同,其形状也各异,有些呈现为平滑曲面,有些则充满尖峰和陡峭的谷地。例如,Rosenbrock函数就有一个狭长的抛物形状谷,而Ackley函数则有一个几乎是平坦的搜索空间,其中散布着大量的局部最优解。

对测试函数的研究有助于优化算法设计者了解其算法在遭遇各种问题时的强弱之处。通过在标准的测试集上评估算法表现,可以进行比较、选择最佳算法或进一步发展改进现有算法。此外,理解测试函数性质有助于设计者开发出更适合解决特定实际问题的定制优化策略。

在实际应用中,优化算法通常要面对更为复杂的问题,如动态环境、噪音干扰、不同的目标函数及其它实际约束。因此,尽管这些测试函数提供了一个有益的标准评价体系,但最终算法的有效性仍然需要在真实世界的问题上进行验证。

代码效果图

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/758315.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

蓝桥杯之动态规划冲刺

文章目录 动态规划01背包小练一下01背包网格图上的DP完全背包 最长公共字符串最长递增子序列 动态规划 动态规划:确定好状态方程,我们常常是确定前 当状态来到 i 时,前 i 个物体的状态是怎么样的,我们并不是从一个点去考虑&#x…

数据库基本介绍及编译安装mysql

目录 数据库介绍 数据库类型 数据库管理系统(DBMS) 数据库系统 DBMS的工作模式 关系型数据库的优缺点 编译安装mysql 数据库介绍 数据:描述事物的的符号纪录称为数据(Data) 表:以行和列的形式组成…

mysql迁移达梦数据库 Java踩坑合集

达梦数据库踩坑合集 文章目录 安装达梦设置大小写不敏感Spring boot引入达梦驱动(两种方式)将jar包打入本地maven仓库使用国内maven仓库(阿里云镜像) 达梦驱动yml配置springboot mybatis-plus整合达梦,如何避免指定数据库名&…

常用负载均衡详解

一、介绍 在互联网场景下,负载均衡(Load Balance)是分布式系统架构设计中必须考虑的一个环节,它通常是指将负载流量(工作任务、访问请求)平衡、分摊到多个操作单元(服务器、组件)上去…

Vue 计算属性和watch监听

1.1.计算属性 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Title</title><!-- 引入vue.js --><script src"node_modules/vue/dist/vue.js"></script> </h…

如何在尽量不损害画质的前提下降低视频占内存大小?视频格式科普及无损压缩软件推荐

大家好呀&#xff0c;相比大家都有对视频画质和体积的追求和取舍&#xff0c;那么&#xff0c;如何才能在不牺牲画质的前提下&#xff0c;尽可能的将视频大小降低到极致呢&#xff1f; 首先我们要了解视频的构成&#xff0c;要想降低视频的体积大小&#xff0c;我们可以从以下几…

FITS:一个轻量级而又功能强大的时间序列分析模型

AI预测相关目录 AI预测流程&#xff0c;包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容 最好有基础的python算法预测经验 EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transform…

MySQL 多表查询强化练习

环境准备 create table dept(id int PRIMARY KEY,dname VARCHAR(50),loc VARCHAR(50) ); insert into dept values (10,研发部,北京), (20,学工部, 上海), (30,销售部,广州 ), (40,财务部,深圳);create table job(id int PRIMARY KEY,jname VARCHAR(20),descripition VARCHAR(…

【web世界探险家】HTML5 探索与实践

&#x1f4da;博客主页&#xff1a;爱敲代码的小杨. ✨专栏&#xff1a;《Java SE语法》 | 《数据结构与算法》 | 《C生万物》 |《MySQL探索之旅》 ❤️感谢大家点赞&#x1f44d;&#x1f3fb;收藏⭐评论✍&#x1f3fb;&#xff0c;您的三连就是我持续更新的动力❤️ &…

129740-002 是ABB生产的模块吗?

ABB 129740-002是一款智能模拟量输入输出IO模块。 这款模块的主要功能是进行模拟信号与数字信号之间的转换。具体来说&#xff0c;它可以将模拟信号转换为数字信号&#xff0c;也可以将数字信号转换回模拟信号。这一特性使其在工业应用中具有重要作用&#xff0c;尤其是在过程…

Cesium新版修改源码后,编译不生效问题

最新版本的cesium源码在编译时默认使用node_models下的cesium/engine&#xff0c;从而导致咱们修改项目中的源码并不会生效 解决方式 &#xff1a; 进入到实际的源码位置&#xff0c;执行npm link 在返回到源码的根目录下执行 npm link ./packages/engine

vue3 几种实现点击复制链接的方法

vue3 几种实现点击复制链接的方法 环境&#xff1a;vue3tselment plus 目的&#xff1a;常用到的地方就是点击复制分享链接功能 1.复制当前页面链接&#xff0c; <template><div class"news" style"margin-top: 30px"><el-button type&q…

游戏 AI 反作弊|内附解决方案详情!

我们提出使用在游戏中广泛存在的回放日志数据&#xff0c;重构出玩家当局的表现。在回放 日志数据中&#xff0c;我们构建了玩家的时序行为数据&#xff0c;并基于该时序行为数据&#xff0c;分别搭建 了透视和自瞄外挂检测系统&#xff0c;该方法和系统可广泛应用于各种在线…

SAP STMS请求重复传输

STMS 在接请求的导入的时候&#xff0c;第一次发生了错误&#xff0c;在修复了错误之后&#xff0c; 该请求二次导入显示已经该请求已全部导入 可以按如下操作进行再次导入 附加--》其他请求--》添加 输入请求号并勾选再次导入 然后点选需要重复导入的请求号即可再次导入

AI算力池化赋能企业大模型价值探索

1. 大语言模型企业落地中的算力痛点 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;成为了热门的研究领域之一。在这一领域中&#xff0c;大语言模型&#xff08;Large Language Models&#xff09;凭借其强大的语言理解和生成能力&#xff…

学习笔记-华为IPD转型2020:3,IPD的实施

3. IPD的实施 1999 年开始的 IPD 转型是计划中的多个转型项目中的第一个&#xff08;Liu&#xff0c;2015&#xff09;。华为为此次转型成立了一个专门的团队&#xff0c;从大约20人开始&#xff0c;他们是华为第一产业的高层领导。董事会主席孙雅芳是这个团队的负责人。该团…

【Maven】使用maven-jar、maven-assembly、maven-shade优雅的实现第三方依赖一同打Jar包

文章目录 一.前言二.常规Jar 打包&#xff1a;maven-jar-plugin三.Shade 打包&#xff1a;maven-shade-plugin1.如何使用2.将部分jar包添加或排除3.将依赖jar包内部资源添加或排除4.自动将所有不使用的类排除5.将依赖的类重命名并打包进来 &#xff08;隔离方案&#xff09;6.修…

【Linux】项目部署CPU彪高如何定位

1.查看所有CPU占比 使用top指令获取彪高进程的PID 2.输出进程的信息 ps H -eo pid,tid,%cpu | grep 1313 3.查看线程的信息 jstack tid nid都是十六进制的 4.进制转换 将 tid的十进制转为十六进制 找到nid 可以定位到具体位置 5.关闭程序 ps -ef | grep java kill -9 jav…

机器人路径规划:基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(提供Python代码)

迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的&#xff0c;因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法&#xff0c;解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始&#xff0c;采用贪心算法的策略&#…

通过更新路书当前坐标下marker的icon来展示沿途的风景

通过更新路书当前坐标下marker的icon来展示沿途的风景 1.效果图2.[工程链接](https://download.csdn.net/download/m0_61864577/88978866)3.需修改地方: 本文演示了如何通过百度地图的路书功能,展示途经的风景。定时缩放,既有全局路径,又有当前位置和运动轨迹;可以显示当前坐标…