单目标优化算法42个测试函数

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）