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本文介绍了如何应用正弦余弦算子改进被囊群优化算法（CSO）以解决MATLAB中的单目标优化问题。传统CSO算法在解决复杂问题时可能遇到收敛慢和局部最优问题，而SCA的引入能提升性能。文章提供了一段MATLAB代码示例，并解释了算法的核心思想和迭代过程。使用者可以根据自己的目标函数和参数调用代码，寻找最佳解和最佳适应度。
基于正弦余弦算子改进的被囊群优化算法求解单目标优化问题（MATLAB代码）
被囊群优化算法（Capsule Swarm Optimization，CSO）是一种基于群体智能的优化算法，受到自然界中昆虫（如蚁群、鸟群）行为的启发。它模拟了昆虫个体之间的交流和合作，通过群体的协同搜索来解决优化问题。然而，传统的CSO算法在解决复杂的单目标优化问题时可能面临收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，可以引入正弦余弦算子（Sine Cosine Algorithm，SCA）来改进CSO算法，提高其性能。
以下是基于正弦余弦算子改进的被囊群优化算法的MATLAB代码：
function [bestSolution, bestFitness] = CSO_SCA(objFunc, numParticles, maxIterations
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