简介：CEC2010、CEC2013、CEC2014、CEC2015与CEC2017单目标优化测试集面向进化计算、群智能算法研究者及高校相关方向学生，用于实参数优化算法的基准测试、性能对比与复现实验。压缩包共516个文件，约89.73MB，以497个txt数据/说明文件为主，并含MATLAB的.m函数、C++的.cpp实现、mexw64编译接口以及zip、rar归档，覆盖测试函数、数据生成、旋转矩阵与PSO示例等模块。已有1999人学习下载。读者可据此快速搭建CEC系列基准实验环境，调用各年度函数实现与配套脚本，核对测试数据与参数设置，减少重复收集与适配成本。该资料也便于开展算法对比、消融验证和结果复现，适合作为单目标优化研究的常用资料包。
1. 先把 CEC 测试集当成一把尺子：五年份函数库到底量什么
调参时只拿 Sphere、Rosenbrock 试手，换到带旋转、混合结构的函数上就翻车，这类血泪经验在进化算法圈并不少见。CEC测试集把 CEC2010、CEC2013、CEC2014、CEC2015、CEC2017 几代基准函数收在一起，覆盖大规模、单目标实参数和学习型设定，适合做算法对比、参数敏感性分析和复现实验。它不教你写算法，但能给出一把相对统一的尺子；做群智能、黑盒优化、进化计算的人，尤其是要写论文或做基线对比的，值得先把它跑顺。
2. 拆开五年份 CEC 测试集：函数族、维度与入口差异
这套资源的标题把五个年份并排放着，实际使用却不是把文件全解压到一个目录就算完事。CEC 各年份的函数族、维度、偏置和入口签名都有差异，混用最典型的后果是：同一个算法在 CEC2014 上表现正常，换到 CEC2013 误差符号反了，或者 CEC2017 的 F2 把排名拉得很难看。先认清每一代测试集的定位，再决定哪些年份进主表、哪些只做补充实验，比一上来堆批量脚本更稳。
2.1 先认清每代测试集的定位：大规模、单目标与学习型
我一般把 CEC 测试集分成三类来看：大规模、经典实参数单目标、学习型单目标。CEC2010 常见的是大规模全局优化设定，维度能到 1000，函数之间的变量分组和耦合关系比低维函数复杂得多；CEC2013、CEC2014、CEC2017 更接近大家熟悉的实参数单目标基准，常用来比较 DE、PSO、CMA-ES 这类算法；CEC2015 的学习型设定则更依赖包内说明，不能只凭函数编号猜实验配置。把年份当成同一套函数的不同版本，是后面很多错误的源头。
| 年份 | 常见定位 | 常用维度 | 常见函数编号 | 读包时先看什么 |
|---|---|---|---|---|
| CEC2010 | 大规模全局优化常见，也有约束优化版本流通 | 1000 维常见 | 1–20（LSGO 常见） | README 是否写明 LSGO 或约束版本，入口函数与分组文件 |
| CEC2013 | 实参数单目标 | 10 / 30 / 50 | 1–28 | 入口参数方向、最优值偏置 |
| CEC2014 | 实参数单目标 | 10 / 30 / 50 / 100 | 1–30 | 旋转、移位数据是否齐全 |
| CEC2015 | 学习型实参数单目标 | 10 / 30 / 50 / 100 | 1–15 | 是否有训练/测试划分或额外说明 |
| CEC2017 | 实参数单目标 | 10 / 30 / 50 / 100 | 1–30，F2 常被单独处理 | 是否跳过 F2、入口命名和维度约束 |
这张表不是让你背函数数量，而是帮你决定实验矩阵。比如做低维算法验证，CEC2013 的 10/30 维和 CEC2014 的 10/30 维就够跑一轮冒烟；做高维压力测试，再上 CEC2014/2017 的 50/100 维；CEC2010 的 1000 维不要和 30 维实验混在同一张主表里，否则运行时间和评价预算都不在一个量级。CEC2015 更要先读说明，别把学习型设定当成普通单目标函数直接套。
2.2 入口命名不统一，先做一层适配
不同年份的 MATLAB 入口常见cec13_func、cec14_func、cec17_func这类命名，但参数顺序和向量方向并不完全一致。有的入口要求行向量，有的内部按列向量取维度；有的包把函数编号放在第二个参数，有的封装成了别的名字。直接在每个算法里写cec14_func(x, fid)，后面换年份就得全局改代码，容易漏改。我的做法是先写一层很薄的适配函数，把年份差异关在一个文件里。
function y = eval_cec(cfg, fid, x) % cfg.fun : 包内入口函数名，例如 'cec14_func' % cfg.column : 入口是否要求列向量，true/false % fid : 函数编号 % x : 行向量或列向量均可，内部先统一方向 assert(isvector(x), 'x 必须是向量'); x = x(:)'; % 先统一成行向量，避免方向错位 f = str2func(cfg.fun); if isfield(cfg, 'column') && cfg.column y = f(x', fid); % 入口要列向量时在这里转 else y = f(x, fid); % 入口要行向量时直接传 end assert(isscalar(y) && ~isnan(y) && ~isinf(y), '函数返回值异常'); end这个适配层的关键参数只有两个：cfg.fun和cfg.column。cfg.fun不要写死成年份判断，因为同一个年份在不同发布包里入口名可能不同，写字符串更灵活；cfg.column是血泪经验，CEC 代码里行列向量搞反不一定报错，可能直接算出一个看似正常的错误值。用法是先拿一个函数、一个随机点试：
cfg = struct('fun', 'cec14_func', 'column', false); y = eval_cec(cfg, 1, rand(1, 30)); fprintf('cec14 f1 y = %.6e\n', y);如果这里就报维度不匹配，先别怀疑算法，回到包内 README 或入口函数开头看x的预期形状。适配层不是万能胶，但它能把“年份差异”和“算法逻辑”隔开，后面批量跑的时候少很多玄学问题。
2.3 维度、边界与最优值：实验配置先落表
CEC 测试集最容易让人放松警惕的是边界和最优值。多数实参数单目标函数的搜索域常见为[-100, 100]^D，但大规模设定、约束版本、学习型设定不一定照这个来；最优值更不能跨年份套公式。CEC2014/2017 常见偏置是100*fid，CEC2013 常见负偏置，CEC2010 和 CEC2015 又要看包内说明。把最优值硬编码成同一个公式，后面算误差时会出现负值或者排名整体颠倒。
| 配置项 | 常见取值 | 我一般怎么定 |
|---|---|---|
| 维度 D | CEC2013：10/30/50；CEC2014/2017：10/30/50/100；CEC2010：1000 常见 | 先 10/30 跑通，再上 50/100 |
| 搜索边界 | 多数为[-100,100]^D | 以 README 为准，写进配置结构体 |
| 最大评价次数 | CEC2013/2014/2017 常见1e4*D | 算法对比统一 FE，不按迭代次数 |
| 独立运行次数 | 25 或 30 | 少于 15 只适合冒烟，不进主表 |
| 最优值 f* | 各年份不统一 | 从包内读，不跨年份套公式 |
注意：CEC2013 的最优值规律和 CEC2014/2017 不一样，CEC2010 的大规模设定又是另一套。先打印一个已知点的函数值，再和包内说明对一次，别等批量结果出来才发现误差符号反了。
3. 跑通一组可复现实验：从单函数验证到批量统计
把入口适配好之后，不要立刻跑全函数。先做单点验证，再做小批量循环，最后才上完整实验矩阵。这个顺序看着慢，实际能省掉大量“结果不对但不知道错在哪”的时间。CEC 测试集的函数值量级、偏置和维度耦合都比较强，单点验证的重点不是算法好坏，而是确认同一输入能得到同一输出、返回值量级合理、维度没有错位。
3.1 单点验证：先看函数值是否落在量级内
先固定随机种子，生成一个边界内的点，连续评估三次。如果三次结果不一致，说明目标函数内部有隐藏随机、mex 状态没清干净，或者你开了并行但随机流没隔离。这个检查很土，但比后面跑完 30 个函数再回头查要省事。
rng(20240501, 'twister'); cfg = struct('fun', 'cec14_func', 'column', false); D = 30; fid = 1; x = -100 + 200 * rand(1, D); for k = 1:3 y = eval_cec(cfg, fid, x); fprintf('year=2014 f%d trial=%d y=%.6e\n', fid, k, y); end这里D=30、fid=1只是冒烟参数，换成你要跑的年份和函数编号即可。重点看两个东西：三次y是否完全一致，以及y是否在合理量级内。如果y是NaN，优先查维度、边界和旋转数据文件；如果三次不一致，先关并行、重置随机种子，再查入口函数里有没有rand。参数说明上，cfg.column必须和入口函数匹配，x的维度必须等于该年份该函数要求的 D，不能拿 30 维的点去调 50 维配置。
3.2 批量实验循环：固定随机种子与独立运行次数
单点通过后，批量循环要把“函数编号、维度、运行序号”三个东西固定住。我的习惯是用100000*fid + r作为种子基数，保证同一函数同一 run 在不同算法之间可比，同时不同函数之间不会共用同一串随机数。下面这个模板把算法当成函数句柄传进来，算法内部只负责返回 best，外层负责统计。
function T = run_suite(alg, cfg, fids, D, runs, maxFE) % alg : 算法函数句柄，签名 best = alg(D, eval_fun, maxFE) % fids : 函数编号向量，例如 1:30 % runs : 独立运行次数，常见 25 或 30 rows = {}; for fid = fids best = zeros(runs, 1); for r = 1:runs rng(100000 * fid + r, 'twister'); eval_fun = @(x) eval_cec(cfg, fid, x); best(r) = alg(D, eval_fun, maxFE); end rows{end+1,1} = {fid, D, mean(best), std(best), median(best), min(best)}; end T = cell2table(vertcat(rows{:}), ... 'VariableNames', {'fid','D','meanBest','stdBest','medianBest','minBest'}); end这个循环里，fids决定跑哪些函数，D决定维度，runs决定统计稳定性，maxFE是评价预算。种子按函数和 run 固定，是为了让两个算法在同一组初始条件下比较，不是为了让算法“运气好”。best只存每次独立运行的最终最优值，曲线另存；不要把每次迭代的中间结果都塞进这个表，否则后面统计会被污染。alg的签名要统一，算法内部不要自己重置全局随机种子，否则外层固定种子就失效了。
3.3 统计口径：均值、标准差和 Wilcoxon 别混着用
批量结果出来之后，最常见的翻车是只报均值。CEC 函数上有时候均值被少数几个 run 拉偏，标准差很大，这时候中位数和四分位距更能说明问题。算法对比我一般同时保留 mean、std、median、min，配对比较用 Wilcoxon 符号秩检验，因为同一函数同一 run 的种子是对齐的，属于配对样本。
% A、B 为同一组函数、同一组随机种子下的 best 向量 [p, h] = signrank(A, B, 'alpha', 0.05); d = mean(A - B) / std(A - B); % 简化效应量，只看方向，不替代统计结论 fprintf('p=%.4g, h=%d, effect=%.3f\n', p, h, d);signrank要求 A、B 长度一致且按同一 run 对齐，alpha一般取 0.05。多函数比较时不要只挑显著的函数报，原始 p 值、校正方法、参与比较的函数数量都要留档；Bonferroni 或 Holm 都可以，但要在实验配置里写清楚。效应量只作为方向参考，不能拿它替代显著性检验。这个口径定下来之后，后面换算法、换维度都沿用同一套，不然统计结果会变成黑匣子。
4. 参数与维度怎么设：CEC2013/2014/2017 的常见实验矩阵
CEC 测试集的参数没有一套放之四海皆准的模板，但有一套比较稳的实验矩阵：先定维度，再定评价预算，最后定边界处理方式。维度决定运行时间和函数形态，评价预算决定算法之间是否公平，边界处理决定结果能不能复现。三件事任意一件漂移，后面的对比都容易变成自说自话。
4.1 维度选择：10/30/50/100 不是越多越好
CEC2013 常用 10/30/50 维，CEC2014/2017 常用 10/30/50/100 维，CEC2010 的大规模设定常见 1000 维。维度不是越多越显得实验扎实，低维函数在高维下会暴露不同的搜索行为，运行时间也成倍上升。我一般先用 10 维做冒烟，确认入口、边界、最优值都没问题；主表用 30 维，这是最常见的对比维度；50/100 维只放压力测试，不和 10 维结果混在一张表里排名。
| 年份 | 冒烟维度 | 主表维度 | 压力测试维度 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| CEC2013 | 10 | 30 | 50 | 函数编号 1–28，注意负偏置 |
| CEC2014 | 10 | 30 | 50 / 100 | 旋转移位数据要完整 |
| CEC2015 | 10 | 30 | 50 / 100 | 先读学习型设定说明 |
| CEC2017 | 10 | 30 | 50 / 100 | F2 单独处理并说明 |
| CEC2010 | 按包内说明 | 1000 常见 | 不混入低维主表 | 大规模评价预算单独定 |
维度一变，maxFE也要跟着变。常见做法是 CEC2013/2014/2017 用1e4*D作为最大评价次数，CEC2010 大规模设定按包内说明或竞赛设定单独定。不要把 10 维跑 10 万次评价、100 维也跑 10 万次评价，否则高维算法还没收敛就被预算掐断，低维算法又过度评估，比较没有意义。
4.2 运行次数与预算：FE 比迭代次数更稳
不同算法的“一次迭代”评估次数可能不同，用迭代次数做预算，等于让评估次数多的算法占便宜。统一用函数评价次数 FE 更稳。下面的包装器把目标函数调用计数，达到maxFE就报错，防止算法偷偷多算。
function [best, curve] = run_with_fe(alg, eval_fun, maxFE, D) fe = 0; curve = zeros(0, 2); function y = counted(x) assert(fe < maxFE, 'FE 预算已用完'); fe = fe + 1; y = eval_fun(x); if mod(fe, max(1, floor(maxFE / 100))) == 0 curve(end+1, :) = [fe, y]; end end best = alg(D, @counted, maxFE); endmaxFE是总评价预算，D传给算法用于初始化，curve每跑大约 1% 的预算记一个点。counted里用assert卡住超预算，是为了让算法在开发阶段就暴露问题，而不是等结果出来才发现评估次数不一致。注意curve记的是当前评估值，不是历史最优值；如果要画收敛曲线，在算法内部另存 best-so-far。maxFE建议按1e4*D起步，大规模设定另算，不要五个年份共用同一个常数。
4.3 边界处理：越界裁剪和惩罚要固定一种
CEC 函数只在搜索域内有定义，算法飞出边界后必须有统一处理。常见做法是裁剪到边界、反射回边界内、随机重置，或者加惩罚项。选哪种不是关键，关键是同一批对比实验里只用一种，并且写进配置。我的默认做法是裁剪，简单、可复现，不会引入额外随机。
function x = clip_to_bounds(x, lb, ub) x = x(:)'; x = min(max(x, lb), ub); endlb和ub可以是标量，也可以是 1×D 向量；min(max(...))的顺序不能反，先抬下界再压上界。裁剪之后如果还要计算速度或差分，记得在裁剪后的点上重新评估，不要拿越界点做局部搜索。边界处理方式一变，算法表现可能差很多，所以配置里要留一个字段，比如boundMode = 'clip'，后面归档时能查。
5. 避坑与排查：CEC 测试集最容易翻车的五处
CEC 测试集的坑大多不是算法写错，而是实验口径漂了。下面五条是我在复现和对比里反复遇到的，每条按“现象、原因、解决”拆开。你不需要全踩一遍，但最好在跑主表之前逐条对一次。
5.1 同一输入两次评估值不同
现象：同一个x连续调用两次，函数值不一样，或者每次 run 的最优值波动大得离谱。原因常见有三种：目标函数内部用了随机数、mex 文件状态没清干净、并行池里随机流没有隔离。解决方式是先在单线程下用同一个点连测三次，确认目标函数确定性，再检查入口函数里有没有rand、randn或未固定的随机初始化。
rng(7, 'twister'); y1 = eval_cec(cfg, 5, x); y2 = eval_cec(cfg, 5, x); assert(y1 == y2, '目标函数不是确定性的');如果这里就挂了，不要继续跑批量。先把入口函数里的随机调用找出来，或者把并行关掉再试。CEC 函数本身应该是确定性的，出现随机通常来自封装层或你的算法误把随机初始化写进了评估函数。
5.2 返回 NaN 或维度不匹配
现象：函数值突然变成NaN，或者 MATLAB 报维度不一致，换一个函数编号又正常。原因多半是行向量/列向量方向不对、D和包内该函数要求不一致、旋转移位数据文件没读进来。解决方式是给适配层加维度断言，先确认numel(x) == D，再确认入口函数期望的方向。
assert(numel(x) == D, '维度不匹配：x 的长度和配置 D 不一致');CEC2013/2014/2017 不同函数对维度的要求不完全一样，CEC2010 大规模设定更特殊。不要用一个D跑所有年份，配置表里按年份分开。数据文件缺失时，函数可能返回一个默认值而不是报错，所以单点验证时也要看数值量级，不要只看有没有异常。
5.3 CEC2017 的 F2 让排名大幅波动
现象：CEC2017 主表里 F2 的结果和其他函数不在一个量级，去掉 F2 后算法排名变了。原因和 F2 本身的函数行为及不同实现的处理方式有关，公开实验里常见做法是单独说明是否排除 F2，而不是悄悄删掉。解决方式是在实验配置里固定策略：要么主表排除 F2 并写明，要么保留 F2 但同时给出含/不含 F2 的两套统计。
我一般会在结果目录里留一个excluded_functions.txt，把排除的函数编号和原因写清楚。审稿或复现时最怕的是“结果对不上，但不知道当时删了哪个函数”。F2 不是不能跑，而是不能在没有说明的情况下混进排名。
5.4 误差出现负数或量级离谱
现象：算出来的误差y - fstar是负数，或者比其他函数大好几个数量级。原因通常是最优值fstar硬编码错了。CEC2013 常见负偏置，CEC2014/2017 常见100*fid，CEC2010 和 CEC2015 又各有说明，跨年份套公式很容易翻车。解决方式是从包内 README 或函数返回值读取fstar，不要凭记忆填。
err = y - fstar; assert(err >= -1e-8, 'f* 可能填错，先核对当前年份和函数编号');这个断言只能挡住明显错误，不能替代核对。做法是每个年份先跑一个已知点，把y和包内说明里的最优值对一次，确认偏置方向。误差出现负数不一定是算法好，可能是减错了。
5.5 不同算法比较被质疑不公平
现象：两个算法结果差很多，但复现时发现一个按迭代次数停、一个按 FE 停，或者边界处理方式不同。原因不是算法本身，而是实验口径不一致。解决方式是把maxFE、边界处理、独立运行次数、随机种子规则写进同一份配置，所有算法共用。结果表里保留meanBest、stdBest、medianBest，同时保存原始 best 向量，方便后面做配对检验。
注意：对比实验里最贵的不是跑一次，而是跑完发现口径不一致重跑。种子、预算、边界、函数集合这四项，建议在跑第一个函数之前就冻结。
6. 把测试集用出复现力：三条校验与结果归档习惯
CEC 测试集跑通不难，难的是三个月后还能解释当时的结果。我一般强制做三条校验：同一输入确定性校验、基线算法量级校验、配置快照校验。确定性校验在 3.1 已经做过；基线校验是拿一个简单算法或随机搜索跑 10 维小预算，确认结果不会好到离谱也不会全部爆炸；配置快照是把年份、维度、函数集合、maxFE、边界方式、种子规则一起写进结果目录。
6.1 三条校验不要省
基线校验不需要多复杂，随机搜索或一个固定参数的 DE 就行。重点看两件事：算法在简单函数上能不能明显优于随机搜索，在混合函数上是不是稳定地差一些。如果随机搜索在 CEC2017 的 30 维上全面胜出，先查入口和最优值，不要急着改算法。配置快照建议用 JSON 或 MAT 存一份，和结果文件放在同一层目录，别只写在实验记录本里。
meta = struct('year', 2014, 'D', D, 'fids', fids, ... 'maxFE', maxFE, 'runs', runs, 'boundMode', 'clip <p> <a href="https://download.csdn.net/download/u011637078/82862617" style="color:#ec7500;font-size:14px;"> 本文还有配套的精品资源，点击获取 </a> <img alt="menu-r.4af5f7ec.gif" src="https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/menu-r.4af5f7ec.gif" style="width:16px;margin-left:4px;vertical-align:text-bottom;cursor:text;"> </p>
