探索大鲹鱼优化算法的测试函数

探索大鲹鱼优化算法的测试函数

大鲹鱼优化算法 (GTO) 作为一种新兴的群智能算法，需要在不同的测试函数上进行评估，以验证其性能和有效性。以下列举一些常用的测试函数：

• 单峰函数: 用于评估算法的收敛速度和精度，例如 Sphere 函数、Schwefel 函数等。
• 多峰函数: 用于评估算法的全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力，例如 Rastrigin 函数、Griewank 函数等。
• 固定维度函数: 维度固定的测试函数，用于比较不同算法在相同问题规模下的性能。
• 可变维度函数: 维度可变的测试函数，用于评估算法对不同问题规模的适应性。

通过在这些测试函数上运行 GTO 算法，并与其他群智能算法进行比较，可以深入了解 GTO 算法的优势和局限性，并为其应用于实际问题提供参考。