内容概要：本文提出一种改进的JAYA算法——CLJAYA算法，通过引入综合学习机制，包含邻域学习、历史信息学习和竞争协作学习三种策略，有效提升算法的全局搜索能力与优化性能。该算法在CEC2017标准测试集的29个复杂函数上进行了验证，实验结果表明其性能显著优于原始JAYA算法，具备更强的适应性和鲁棒性，且已通过Matlab实现并调试完成，可直接运行。 适合人群：具备一定优化算法基础，从事智能计算、工程优化或算法研究的科研人员及研究生。 使用场景及目标：①用于解决复杂工程优化问题；②作为智能优化算法的教学与研究案例；③在CEC测试函数上验证新算法性能时提供对比基准。 阅读建议：建议结合附赠的原文PDF深入理解算法设计细节，并通过提供的Matlab代码进行实验复现，便于掌握综合学习机制的具体实现方式及其对搜索性能的影响。

最新的进化算法的测试函数，可运行，供30个函数，以及包括一个标准pso代码

粒子群算法是一种常使用的演化算法，可用于数值函数优化、工程优化等。采用matlab进行编写粒子群算法优化单目标函数测试集，测试集采用CEC2017。CEC2017测试集包含29个测试函数，每个测试函数都进行测试优化，符合文献来源，可将测试集用于其它算法测试！

该测试集基于CEC2017的单目标测试集的pdf编写测试函数，其中经过多种方式的测试，满足原文档的条件，以及各种数据的提供完成，直接调用cec17_func.cpp文件即可调用每一个函数的测试。

遗传算法、粒子群算法等的智能优化算法性能测试 函数 用于测试优化算法的测试集函数cec2017 包含sphere等经典的测试函数python和matlab两种代码实现

测试函数优化算法，CEC2017测试源代码，CEC2019测试函数源代码，包含pdf

单目标优化算法的研究是研究多目标优化算法、小生境算法、约束优化算法等更复杂优化算法的基础。所有新的进化算法和群体算法都在单一目标基准问题上进行了测试。此外，这些单一目标的基准问题可以转化为动态、利基组合、计算成本高和许多其他类别的问题。 近年来，各种新颖的优化算法被提出来解决实参数优化问题，包括 CEC'05 和 CEC'13 实参数优化特别会议。考虑到对 CEC'13 测试套件的评论，我们组织了一场关于实参数单目标优化的新竞赛。

文件是pdf版，题目是：Problem Definitions and Evaluation Criteria for the CEC 2017 Special Session and Competition on Single Objective Real-Parameter Numerical Optimization。N. H. Awad, M. Z. Ali, P. N. Suganthan, J. J. Liang and B. Y. Qu

CEC2017标准测试函数

CEC2017-20个测试函数说明（低维图像），包含matlab代码