这是一组测试函数，可以用来测试全局优化算法的有效性。有些很容易优化(rosenbrock, leon，…)，其他几乎不可能(crosslegtable, bukin6，…)。
所有的测试函数都取自[1]、[2]或[3](见下面)。所有函数可以通过两种方式被调用:
[dims, lb, ub, sol, fval_sol] = fun()
(例如，没有输入参数)返回函数的维数，默认的下界和上界，所有全局最小值的解向量和相应的函数值。要计算输入X的函数值，请使用:
val = fun（[x1，x2，...，xn]）
根据具体函数[有趣]（对于大多数函数，n = 2），尺寸[n]。注意单个矢量参数 - 这是通过的，以便轻松将函数插入到在这些功能中插入[n x n]矩阵的全局优化器。
我还包括一个函数来显示大多数功能。这称为ezimage，可以用函数处理参数调用：
ezimage（@himmelblau）（绘制Himmelblau功能）
ezimage（@sinenvsin）（见截图）
......
或者只是如 - 是：
ezimage（）
它列出所有函数并等待用户输入。这是为了让你对测试功能所提供的挑战有个初步印象。
未来工作:
-约束的单目标函数
- （约束）多目标函数
来源:
[1] Mishra，Sudhanshu。“排斥粒子群方法的全局优化和性能的一些新的测试功能”。MPRA，2006年8月23日。http://mpra.ub.uni-muenchen.de/2718/
[2] Z.K.银渣。“找到二维峰值”。2004年3月11日。Arxiv预印迹：Arxiv：物理/ 0402085V3
[3] W. Sun，Ya-X。元。“优化理论与方法。非线性编程”。Springer Verlag，2006. ISBN-13：978-0-387-24975-9。
引用
rody Oldenhuis（2021年）。全局优化算法的测试功能（https://github.com/rodyo/fex-testfunctions/releases/tag/v1.5），github。检索到。
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单目标 - 无关紧要
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代码中的一些评论需要修改。作为示例，Ackley函数的全局点是（0,0），而不是（3,0.5）。
谢谢你，先生