演化计算基准函数(Python版)

基准函数是测试演化计算算法性能的函数集，由于大部分基准函数集都是C/C++编写，Python编写的基准函数比较少，因此本文实现了13个常用基准函数的Python版。

基准函数定义

代码实现

benchmark.py

import numpy as np
import copy
"""
Author : Robin_Hua
update time : 2021.10.27
version : 2.0
"""class Sphere:def __init__(self, x):self.x = xdef getvalue(self):res = np.sum(self.x**2)return resclass Schwefel2_22:def __init__(self, x):self.x = xdef getvalue(self):res = np.sum(np.abs(self.x)) + np.prod(np.abs(self.x))return resclass Quadric:def __init__(self, x):self.x = xdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]res = 0for i in range(d):res = res + np.sum(self.x[:i+1])**2return resclass Noise:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]res = np.sum(np.arange(1, d + 1) * self.x ** 4) + np.random.random()return resclass Schwefel2_21:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):res = np.max(np.abs(self.x))return resclass Step:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):res = np.sum(np.floor(self.x + 0.5) ** 2)return resclass Rosenbrock:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]res = np.sum(np.abs(100*(self.x[1:] - self.x[:-1]**2)**2 + (1 - self.x[:-1])**2))return resclass Schwefel:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]res = 418.9829*d - np.sum(self.x * np.sin(np.sqrt(np.abs(self.x))))return resclass Rastrigin:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]res = 10 * d + np.sum(self.x ** 2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * self.x))return resclass Ackley:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]res = - 20 * np.exp(-0.2 * np.sqrt(np.mean(self.x ** 2)))res = res - np.exp(np.mean(np.cos(2 * np.pi * self.x))) + 20 + np.exp(1)return resclass Griewank:def __init__(self,x):self.x = xdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]i = np.arange(1, d + 1)res = 1 + np.sum(self.x ** 2) / 4000 - np.prod(np.cos(self.x / np.sqrt(i)))return resclass Generalized_Penalized:def __init__(self,x):self.x = xdef u(self,a,k,m):temp = copy.deepcopy(self.x)temp[-a <= temp.any() <= a] = 0temp[temp > a] = k*(temp[temp > a]-a)**mtemp[temp < -a] = k * (-temp[temp < -a] - a) ** m"""temp = np.zeros_like(self.x)d = self.x.shape[0]for i in range(d):if self.x[i]>a:temp[i] = k*(self.x[i]-a)**melif self.x[i]<-a:temp[i] = k * (-self.x[i] - a) ** melse:pass"""return tempdef getvalue(self):d = self.x.shape[0]y = 1+1/4*(self.x+1)res = np.pi/d*(10*np.sin(np.pi*y[0])**2+np.sum((y[:-1]-1)**2*(1+10*np.sin(np.pi*y[1:])**2))+(y[-1]-1)**2)+np.sum(self.u(10,100,4))return resdef benchmark_func(x,func_num):func = func_list[func_num]res = func(x)return resfunc_list = [Sphere,Schwefel2_22,Quadric,Schwefel2_21,Step,Noise,Rosenbrock,Schwefel,Rastrigin,Ackley,Griewank,Generalized_Penalized]

调用方法

输入为向量x和函数编号func_num

import benchmark
import numpy as np
vector = np.random.random(30)
value = benchmark.benchmark_func(x=vector,func_num=0).getvalue()

参考文献：X. Yao, Y. Liu, and G. M. Lin, “Evolutionary programming made faster,”IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 3, no. 2, pp. 82–102, Jul. 1999.

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基准函数定义

代码实现

调用方法

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