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1.摘要

这篇综述论文旨在利用对不同基准测试函数的研究，评估元启发优化算法(Metaheuristic optimization algorithms, MH)的性能。MH的性能是通过不同的数学基准测试函数和各种实际工程设计问题来评估，这些基准测试函数有助于识别新提出的MH的优点和缺点。

本综述文章介绍了215个数学测试函数，包括数学方程、特性、搜索空间和目标函数的全局最小值，以及57个实际工程设计问题，包括目标函数的数学方程、约束和边界条件。数学基准测试函数和实际设计问题包括进化计算大会（CEC）和遗传与进化计算会议（GECCO）。同时，还突出介绍了CEC的获奖者及其参考文献。此外，论文还通过文献计量方法全面回顾了基准测试函数和实际工程设计挑战的相关文献。这种文献计量分析旨在分析发表的文章数量、多产作者、学术机构和国家贡献，以评估该领域的增长和发展，这篇文章将激励研究人员创新有效的方法来处理不等式和等式约束。

2.主要内容

1990年-2022年，Scopus数据库中关于基准函数的科学出版物的年度数量：

1990年-2022年，在Scopus数据库中索引了各大洲在出版物百分比方面的参与情况:

1990年-2022年，Scopus数据库中检索的期刊和会议(出版物数量超过20)基准函数:

综述论文详细给出了测试函数数学表达式，搜索空间，最优值，以及参考文献：

工程设计问题和真实世界问题：

1953年-2022年，相关学者发表论文贡献：

3.参考文献

[1] Sharma P, Raju S. Metaheuristic optimization algorithms: A comprehensive overview and classification of benchmark test functions[J]. Soft Computing, 2024, 28(4): 3123-3186.

4.文章获取