探索大鲹鱼优化算法的性能评估方法

大鲹鱼优化算法 (GTO) 测试函数

大鲹鱼优化算法 (GTO) 是一种新兴的群智能优化算法，模拟了鲹鱼的觅食行为。为了评估 GTO 算法的性能，研究者们设计了一系列测试函数，用于测试算法在不同优化问题上的表现。

常用的 GTO 测试函数：

• 单峰函数：用于测试算法的收敛速度和精度，如 Sphere 函数、Schwefel 函数等。
• 多峰函数：用于测试算法的全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力，如 Rastrigin 函数、Griewank 函数等。
• 固定维度函数：用于测试算法在固定维度问题上的性能，如 Rosenbrock 函数、Ackley 函数等。
• 混合函数：结合了单峰、多峰和固定维度函数的特点，用于更全面地评估算法的性能。

通过在这些测试函数上进行实验，研究者可以分析 GTO 算法的优缺点，并与其他群智能算法进行比较。