先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。我会不定期在公众号里分享不同的智能优化算法，经典的，或者是近几年提出的新型智能优化算法，并附MATLAB代码。

CEC2022优化函数测试集共有12个带有边界约束的单目标测试函数（与CEC2013、CEC2014、CEC2017和CEC2020优化函数测试集类似）。分别是：单峰函数(F1)、多模态函数（F2-F5）、混合函数(F6-F8)和组合函数(F9-F12)。测试维度有：2维，10维和20维，比CEC2013、CEC2014和CEC2017要少，与CEC2020优化函数测试集相同。所有的测试函数都是解决最小化问题。CEC2022优化函数测试集应该是目前最新的一个测试集之一，异常火爆，在许多一二区TOP期刊中频繁露脸。

函数信息如下：

维度设置和最大函数评价设置如下：

CEC2022优化函数测试集MATLAB代码：

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CEC2022优化函数测试集Python代码：

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另外复现了几种近几年的新算法跑CEC2022优化函数测试集的MATLAB代码。

灰狼优化(GWO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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鲸鱼优化算法(WOA)跑CEC2022优化函数测试集

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哈里斯鹰优化(HHO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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非洲秃鹫优化算法(AVOA)跑CEC2022优化函数测试集

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白鲸优化(BWO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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金豺优化(GJO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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蛇优化(SO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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蜜獾算法(HBA)跑CEC2022优化函数测试集

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蜣螂优化(DBO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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沙猫群优化(SCSO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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水母搜索(JS)算法跑CEC2022优化函数测试集

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海马优化(SHO)算法跑CEC2022优化函数测试集

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