CEC测试集是一系列用于评估优化算法性能的基准测试函数集合，广泛应用于各种优化问题的研究中。

以下是一些关于CEC测试集的信息：

1、CEC2005测试集：这是应用最广泛、最经典的测试集之一，包含23个Benchmark函数。

2、CEC2006测试集：包含24个单目标约束优化测试函数。

3、CEC2010测试集：也是一个经典测试集，包含18个单目标约束优化测试函数。

4、CEC2013测试集：包含28个单目标的测试函数，是应用最广泛的测试集之一。

5、CEC2014测试集：包含30个单目标的测试函数，同样是一个应用非常广泛的测试集。

6、CEC2017测试集：包含30个单目标优化函数，但F2函数后来被删除，因此严格来说只有29个Benchmark函数。

7、CEC2019测试集：包含10个Benchmark问题，运用比较广泛。

8、CEC2020测试集：优化函数测试套件包含了10个Benchmark问题。

9、CEC2021测试集：优化函数测试套件同样包含了10个Benchmark问题，实际上是从CEC2014和CEC2017中挑选出的函数组合而成。

10、如CEC2022测试集，是从2017和2014函数集中挑选的

测试集简介

NO.1|CEC 2005测试集

CEC2005测试集是IEEE国际进化计算大会（IEEE Congress on Evolutionary Computation，IEEE CEC）提出的单目标实参数数值优化竞赛问题定义和评估标准的一部分。这个测试集被广泛用于评估和比较优化算法的性能，包括它们的搜索能力、收敛速度和准确性。CEC2005测试集包含23个基准函数，这些函数具有已知的最优解或近似最优解。

NO.2|cec 2017测试集

C EC2017测试集是一组用于评估优化算法性能的函数集合，由IEEE国际进化计算大会（IEEE CEC）提出，包含30个测试函数，这些函数设计用于模拟实际问题中的非线性和噪声复杂性挑战。 该测试集包括单峰函数、简单多峰函数、混合函数和组合函数，具有高度非线性和多峰特性，能够检验算法的全局搜索和局部搜索能力 。

CEC2017测试集的函数具有不同的特性和复杂度，包括非线性、多模式、非凸等，这些特性使得算法在解决这些函数时面临各种挑战，例如局部最优解和维度灾难 22。此外，测试集还 提供了相应的最优解，以便评估算法的性能。

图像如下:

NO.3|cec 2019测试集

CEC 2019中，F1-F3函数具有不同的维度值和范围，F4-F10函数是10维最小化问题。由于CEC2019测试函数许多都是多峰函数。

CEC2019是一个由IEEE国际进化计算大会提出的单目标实参数数值优化竞赛测试集，它包括10个测试函数，每个函数的目标是最小化问题，并且每个函数的最优值都是1，但它们具有不同的维度和上下界。这些测试函数被设计用来公平评估优化算法的性能，是进化计算领域中重要的评估标准之一。

NO.4|cec 2020测试集

CEC2020测试集由10个单目标测试函数组成，这些函数是从CEC2014和CEC2017测试集中选取的，具有不同的维度（2维, 5维, 10维, 15维, 20维），并且每个函数的搜索区间都在[-100,100] 之间。这些测试函数都是最小化问题。

图像如下

NO.4|cec 2022测试集

CEC2022测试集则包含了12个带有边界约束的单目标测试函数，这些函数包括单峰函数、多模态函数、混合函数和组合函数。测试集支持2维、10维和20维的测试维度，与CEC2020测试集的维度设置相同。这个测试集被广泛用于评估智能优化算法的性能，并且在许多顶级期刊中频繁出现。

参考文献

[1] Wu, G., Mallipeddi, R., & Suganthan, P. N. (2017). Problem definitions and evaluation criteria for the CEC 2017 competition on constrained real-parameter optimization.National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, PR China and Kyungpook National University, Daegu, South Korea and Nanyang Technological  University, Singapore, Technical Report.

[2] K. Price, N. Awad, M. Ali, P. Suganthan, Problem definitions and evaluation criteria for the 100-digit challenge special session and competition on single objective numerical optimization, Technical Report, Nanyang Technological University Singapore, 2018.

[3]  C. Yue, K. Price, P.N. Suganthan, J. Liang, M.Z. Ali, B. Qu, N.H. Awad,P.P. Biswas, Problem Definitions and Evaluation Criteria for the CEC 2020 Special Session and Competition on Single Objective Bound Constrained Numerical Optimization, Tech. Rep 201911, Comput. Intell. Lab., Zhengzhou Univ., Zhengzhou, China, 2019.

[4] D. Yazdani, J. Branke, M.N. Omidvar, X.D. Li, C.H. Li, M. Mavrovouniotis, T.T. Nguyen, S.X. Yang, X. Yao, IEEE CEC 2022 competition on dynamic optimization problems generated by generalized moving peaks benchmark, (2021)