基准优化算法测试函数集（MATLAB实现）
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简介：
本作品提供了多种基准优化算法测试函数的MATLAB实现代码，旨在为研究人员与工程师提供一个高效、灵活的实验平台。
在计算与应用数学领域内，测试函数常被称为人工景观，用于评估优化算法的性能指标如收敛速度、精度、效率及鲁棒性等方面的表现。常见的几种测试功能包括：
1. Easom 二维函数：f(x) = -cos(x1) cos(x2) * exp ( – ( x1 – π )² – ( x2 – π )² )
2. Becker 和 Lago 函数：f(x) = ( |x1| − 5 )² + ( |x2| − 5 )²
3. Bohachevsky 函数：f(x) = x1 ² + 2*x2² – 0.3 * cos(3πx1) – 0.4*cos(4πx2) + 0.7
4. 鸡蛋函数：f(x) = x1² + x2² + 25*( (sin(x1))² + (sin(x2))² )
5. 定期函数：f(x) = 1 + (sin(x1))² + (sin(x2))² – 0.1*exp ( -x1² – x2² )
此外，还有Sphere、Rosenbrock等其他常用测试函数。
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