基于八种智能优化算法在CEC2017的测试与Friedman评价指标的matlab实现：运行效果展示

八种智能优化算法跑CEC2017及Friedman评价指标---matlab 运行效果如下

实验室的空调又双叒叕罢工了，但算法对比实验还得继续。今天咱们玩点刺激的——用八位优化界的大佬（GA、PSO、GWO、SSA、WOA、DE、ABC、CS）组团刷CEC2017副本，最后用Friedman检验来个实力大排名。

先上点硬货，测试框架的核心代码长这样：

function [fitness_curve] = test_algorithm(alg_func, func_num) % 参数设置 max_iter = 1000; pop_size = 50; dim = 30; % 调用算法 [~, fitness_curve] = alg_func(@(x) cec17_func(x, func_num), dim, pop_size, max_iter); end

这段代码的精髓在于把算法当成参数传递——像极了把不同武林高手请来比武。algfunc参数可以塞进任何优化算法的主函数，CEC2017的测试函数用官方给的cec17func就行。注意测试维度dim别乱改，官方要求30维是标准考场。

跑完八个算法后，数据处理才是重头戏。每个算法跑51次独立实验（别问为什么是51次，问就是CEC官方认证玄学），然后记录最优值：

% 结果统计 results = zeros(8, 30); % 8个算法在30个测试函数上的表现 for i = 1:8 for j = 1:30 [~, ~, best_values] = run_experiment(algorithm_pool{i}, j); results(i,j) = mean(best_values); end end

这里有个坑要注意：CEC2017前两个测试函数其实不算数，是给各位热身用的。所以处理数据时记得从func_num=3开始统计，不然排名会扑街。

重头戏Friedman检验来了，Matlab其实自带friedman函数：

p = friedman(results', 1); if p < 0.05 disp('存在显著差异，需要后续分析'); [~, rank] = sort(mean(results, 2)); end

但实测发现官方函数有点傲娇，自己手撸更靠谱。核心逻辑是给每个测试函数里的算法表现排名，再算平均排名：

rank_matrix = zeros(size(results)); for i = 1:size(results,2) [~, idx] = sort(results(:,i)); rank_matrix(idx,i) = 1:size(results,1); end avg_rank = mean(rank_matrix, 2);

最后出来的排名可能让人大跌眼镜——那些在论文里吹上天的算法，实战可能被教做人。比如某群智能算法在单峰函数上猛如虎，遇到多峰函数直接躺平，而传统的DE却稳如老狗。

看收敛曲线时建议把Y轴换成对数坐标，不然密集恐惧症要犯。像这样：

semilogy(fitness_curve); title('收敛曲线（对数坐标）'); xlabel('迭代次数'); ylabel('适应度值');

跑完实验最大的收获是：没有永远的神算法。某次实验中GWO和PSO在旋转函数上疯狂震荡，而老派的GA靠着交叉变异闷声发大财。所以下次选算法时，先看看问题特征，别盲目追新。

最后友情提示：CEC2017的函数会偷偷给解空间做旋转平移（不讲武德！），自己实现算法时千万记得处理边界条件，否则适应度值会给你表演魔术——突然变成NaN那种。