网站排名优化网遗传算法GA求解23个基准测试函数（MATLAB）
遗传算法GA作为一种全局优化搜寻方法，通过模仿生物进化过程中的选择、交配和变异，从任意初始群体出发，持续迭代优化，最终收敛至最优解。GA通过随机选择、交配和变异操作，使群体在搜寻空间中持续进化，适应环境，进而找到问题最优解。
针对23个基准测试函数，遗传算法被广泛运用以求解优化问题。这些测试函数旨在评估和对比不同优化算法的性能，提供了一个标准的测试环境。每组测试函数都代表了特定的优化挑战，如局部最优陷阱、多峰函数等。
具体实施上，首先需要定义23个测试函数的代码，它们可以被看作是待优化问题的数学描述。然后，初始化一个群体，每个个体代表一个解决方案。通过持续执行选择、交配和变异操作，GA逐步进化群体，使得个体适应度（解决方案质量）不断提高。最终，经过多代迭代，GA能够找到接近最优解的解决方案。
在实际应用中，优化过程通常会结合多种策略，如自适应参数调整、多样性和稳定性控制等，以提高算法的效率和鲁棒性。通过调整遗传操作的参数，如交配率和变异率，可以进一步优化算法性能，适应不同类型的优化问题。
最终，GA在求解23个测试函数的过程中，不仅展现了其在全局搜寻优化问题上的潜力，还提供了优化算法设计与改进的重要参考。通过对比不同测试函数的结果，可以深入理解遗传算法在复杂优化问题上的表现和局限，从而推动算法的进一步发展和应用。
第十九期——23种标准测试函数解析~图像&公式&代码
在探索智能优化算法性能评估时，标准测试函数扮演着关键角色，但其名称常常被公式所替代，这在交流优化结果时可能会带来困惑。为了帮助大家更好地理解和应用，我整理了23种常见标准测试函数的详解，包括单峰和多峰函数，以及固定维多峰函数，旨在提供一个全面的参考指南。
首先，单峰函数如球函数（F1）有全局极小值及d个局部极小值，呈连续且下凹；Schwefel问题2.22（F2）、1.2（F3）和2.21（F4）同样以单峰特性著称。Rosenbrock函数（F5）又称Valley或Banana函数，因其具有狭窄山谷的特性，对优化算法的收敛是个挑战。
多峰函数部分，如Generalized Schwefel's Problem 2.26（F8）和Rastrigin函数（F9）拥有众多局部极小值，分布规律明显。Ackley函数（F10）的特点是中心大洞，易困住优化算法。Griewank函数（F11）和Generalized Penalized Function（F12,F13）则有规则分布的极小值。
固定维多峰测试函数中，Shekel's Foxholes Function（F14）到Six-Hump Camel-Back Function（F16）等，展现了多峰特性的不同形式。Branin Function（F17）、Goldstein-Price Function（F18）和Hartman's Family（F19,F20）也各具特色，而Shekel's Family（F21,F22,F23）则提供了更多维度的测试场景。
虽然本期仅覆盖了23种常用测试函数，后续我将介绍更多种类。参考文献来自Xin Yao等人在1999年的研究。
