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单目标优化算法42个测试函数

资 源 简 介

这是一套的测试功能,可以用来测试的全局优化算法的有效性。有些是比较容易以优化 (rosenbruck,利昂,...),其他人几乎不可能 (crosslegtable,bukin6,...)。 所有的测试功能都采取从任一 [1],[2] 或者 [3] (见下文)。所有的函数可能会被用两种方式: [变暗,lb,ub,溶胶 fval_sol] = 乐趣 (例如,没有输入的参数)这将返回的功能、 更低的默认值和上限、 解向量的所有全局最小点和相应的函数值的维度的数量。若要计算输入 X 的函数值,请使用: val = 乐趣 ([x 1,x 2,...,xn]) 与维度 [n] 根据特定的函数 [乐趣] (对于大多数的函数,n = 2)。注意单个矢量参数 — — 这样做是为了轻松地插入插入一个全局优化的功能 [N x n] 试用向量在这些函数中的矩阵。 我还包括一个函数来显示的大部分功能。这所谓的 EZIMAGE,并可调用的函数句柄参数: ezimage(@himmelblau) (密谋叹功能) ezimage(@sinenvsin) (见截图)

文 件 列 表

rodyo-FEX-testfunctions-f58d62a
.gitignore
README.md
TODO.txt
ezimage.m
single-objective-unconstrained

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