还在为找不到进化计算数据集而发愁吗?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了还在为找不到进化计算数据集而发愁吗?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。



上一期我们在运筹优化问题数据集整理(内涵公众号整理福利)这篇推文中,推荐了一些关于运筹优化问题数据集的网站,本期我们推荐一个关于进化计算数据集的网址。我们直接上干货,网址如下:

https://github.com/P-N-Suganthan?before=Y3Vyc29yOnYyOpK5MjAxOS0wNy0wMVQxNTo1OToyNyswODowMM4LmcRB&tab=repositories


在这里,你会找到符合自己需要的各类单目标多目标进化计算数据集。

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接下来,我们分别以CEC2017-BoundContrained单目标优化数据集和2021-RW-MOP多目标优化数据集为例,讲解一下这两组数据集的构成。


CEC2017-BoundContrained


打开CEC2017-BoundContrained链接后会发现有Definitions of  CEC2017 benchmark suite final version updated.pdf这个文件,这个文件是对29个单目标测试函数的数学描述。此外,codes.rar文件为这29个测试函数的c代码和matlab代码


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CEC2017数据集中的29个单目标测试函数实际上分为4类:单峰函数简单多峰函数混合函数复合函数,具体分类结果如下表所示,关于每个函数具体的数学描述可以查看Definitions of  CEC2017 benchmark suite final version updated.pdf这个文件。


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2021-RW-MOP


打开2021-RW-MOP链接后会发现有两个pdf,其中RWMOP.pdf为50个多目标测试函数的数学描述,Revised_Guideline_RWCMOP.pdf为使用手册


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这组数据集中共包含50个测试函数,分别为RCM01至RCM50,并且这50个测试函数根据实际问题的来源被划分为5类:机械设计类化学工程类加工设计合成类电力电子类电力系统优化类。关于每个测试函数具体的数学描述可以查看RWMOP.pdf


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下载方式


公众号后台回复关键词【EA数据集】,即可获得我们整理的进化计算数据集合集


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OK,老规矩,在公众号“优化算法交流地”里回复关键词【代码】,就能获取一整套高质量智能优化算法的MATLAB代码。



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