CEC2017基础函数Python实现：优化算法的测试平台

CEC2017基础函数说明Python版本

引言

欢迎来到CEC2017基础函数说明Python版本。这些函数是使用Python编程语言编写的，旨在为工程师和研究人员提供一个起点，以便在解决复杂优化问题时使用CEC2017基准函数。

CEC2017基准函数是一组广泛使用的优化函数，因其难度和代表性而闻名。它们被广泛应用于测试优化算法的性能，并为研究人员提供了一个比较不同方法的标准化平台。

本文内容

本文档提供CEC2017基础函数的全面说明，包括：

• 函数
• 输入和输出参数
• 使用示例
• SEO优化信息

注意 ：为了方便，函数被封装在Python类中。

函数

CEC2017基础函数由以下几个函数组成：

F1：Shifted Sphere Function

描述 ：简单凸函数，只有一个极小值。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

F2：Shifted Schwefel's Problem 1.2

描述 ：具有多个局部极小的复杂凸函数。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

F3：Shifted Rotated High Conditioned Elliptic Function

描述 ：条件数高的椭圆函数，具有多个局部极小值。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

F4：Shifted Schwefel's Problem 2.21

描述 ：包含大量极小值的非凸函数。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

F5：Shifted Rotated Griewank Function without Bounds

描述 ：非凸函数，具有许多尖锐的峰和谷。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

F6：Shifted Rotated Ackley Function with Bounds

描述 ：非凸函数，具有一个清晰的全局极小值。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

F7：Shifted Rotated Rastrigin Function

描述 ：具有许多局部极小值的非凸函数。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

F8：Shifted Rotated Rosenbrock Function

描述 ：经典的非凸函数，具有一个狭窄的全局极小值。

输入参数 ：

• x：决策变量向量

输出参数 ：

• y：函数值

输入和输出参数

所有函数都使用以下输入和输出参数：

输入参数 ：

• x：决策变量向量。是一个NumPy数组，包含决策变量值。

输出参数 ：

• y：函数值。是一个标量，包含函数在指定决策变量向量处的值。

使用示例

以下是如何使用CEC2017基础函数的示例：

from cec2017 import CEC2017

# 创建CEC2017对象
cec2017 = CEC2017()

# 定义决策变量向量
x = np.array([0.5, 0.7])

# 计算F1函数值
y = cec2017.f1(x)

print("F1函数值：", y)

SEO优化信息

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