数据集概述
本数据集包含基于强化学习框架的混洗多对立学习进化算法（RLSMOBEA）及其变体L-RLSMOBEA的MATLAB代码与相关文件，用于解决优化问题，包含基准测试函数代码与算法实现脚本，支持算法性能评估与复现。
文件详解
该数据集包含六个代码文件，具体说明如下：
- 基准测试函数文件：
- cec14_func.cpp：C++格式，CEC2014基准测试函数实现代码
- cec17_func.cpp：C++格式，CEC2017基准测试函数实现代码
- 对立学习进化过程文件（MATLAB格式）：
- OBSCE_EvolProcess_CEC17.m：基于对立学习的混洗复杂进化过程实现（针对CEC17测试集）
- OBSDE_EvolProcess_CEC17.m：基于对立学习的混洗差分进化过程实现（针对CEC17测试集）
- OBSFL_EvolProcess_CEC17.m：基于对立学习的混洗蛙跳过程实现（针对CEC17测试集）
- 主算法文件：
- LRLSMOBEA_Algorithm.m：MATLAB格式，集成线性种群规模缩减的强化学习混洗多对立学习进化算法主实现
适用场景
- 进化算法研究：用于复现L-RLSMOBEA算法，对比分析其在基准测试集上的优化性能
- 优化算法改进：作为基础框架，支持研究者对强化学习与对立学习结合的进化算法进行扩展
- 算法性能评估：利用CEC2014/2017测试函数，验证L-RLSMOBEA在单目标优化问题中的有效性
- 工程优化应用：可将算法适配到实际工程领域的参数优化或设计问题中
