遗传与进化计算会议（Genetic and Evolutionary Computation Conference，简称GECCO）是进化计算领域内最大的同行评审会议，也是计算机学会（ACM）遗传与进化计算特别兴趣小组（SIGEVO）的主要会议。它涵盖了遗传算法、遗传编程、蚁群优化和群体智能、复杂系统、进化组合优化和元启发式、进化机器学习、多目标优化、进化数值优化、神经进化、实际应用、基于搜索的软件工程、理论、混合算法等多个主题。
CEC2009（国际进化计算大会）是进化计算领域的重要会议之一，它在2009年举办了多目标优化算法的特别会议和竞赛。在这次会议上，提出了一系列无约束和有约束的多目标测试函数，这些测试函数被广泛用于评估和比较多目标优化算法的性能。无约束的多目标测试集包括UF1至UF10这十个测试函数，而有约束的多目标测试集则包括CF1至CF10。
这些测试函数的设计考虑了多种不同的数学特性，包括线性和非线性关系、平坦和尖锐的帕累托前沿、以及不同的搜索空间和目标维度。这些函数的目的是提供一个标准化的测试平台，以便于研究者可以公平地评估他们的算法在不同类型的多目标问题上的性能。
在评价算法性能时，常用的评价指标包括代际距离（Generational Distance, GD）、逆代际距离（Inverted Generational Distance, IGD）和间距（Spacing, SP）。这些指标可以帮助研究者了解算法在逼近真实Pareto前沿的能力，以及找到的解集的多样性和分布均匀性。
