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）

最新推荐文章于 2025-12-04 22:00:44 发布

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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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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

m0_47037246的博客

07-20

126

被囊群优化算法是一种基于模拟昆虫觅食行为的优化方法，可以模拟真实生态环境中的竞争、合作和适应性等特点，适用于多维度、多约束的非线性优化问题。同时，增加了正弦余弦算子和被囊群优化算法的结合，使得算法具备全局搜索和局部搜索的能力，有效提高了收敛速度和搜索精度。同时，增加了正弦余弦算子和被囊群优化算法的结合，使得算法具备全局搜索和局部搜索的能力，有效提高了收敛速度和搜索精度。综上所述，本文提出的基于正弦余弦算子改进的被囊群优化算法，是一种较为有效的单目标优化方法，在实际工程中具有重要的应用价值。

基于混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法求解单目标优化问题附Matlab代码

weixin_50547796的博客

10-25

海鸥算法（Adaptive t-distribution Seagull Algorithm, ATSA）是一种优化算法，可以在单目标优化问题中寻找最优解，该算法通过融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子，实现了自适应调整海鸥群体的行为和分布，以达到更好的全局搜索能力。本文介绍了一种自适应t分布海鸥算法，通过融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子，实现了更好的全局搜索能力，同时在Matlab中编写了ATSA函数，可以帮助读者更好地理解和应用该算法。

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【优化求解】基于正弦余弦算子改进被囊群优化算法求解单目标优化问题matlab代码

qq_59747472的博客

12-20

278

1 简介针对被囊群优化算法求解精度不高,收敛速度较慢等问题,提出融合正弦余弦被囊群优化算法。被囊群算法是一种元启发式算法，模拟被囊动物的喷气推进行为和群体行为．喷气推进行为主要利用自身的重力、深海中的水流平流、个体之间的相互作用力，实现个体之间搜索冲突避免，同时，也具有向最优个体移动的能力．喷气推进行为主要由 3 部分组成: 搜索个体冲突避免，保持接近最佳搜索个体，向最佳个体的位置移动．群体行为主要为更新搜索个体最优解的位置，通过被囊动物周围的神经感知水流的变化和同伴的发光确定同伴位置

加入改进正弦余弦算子的被囊群优化算法

心升明月的博客

06-02

500

文章目录一、理论基础1、被囊群优化算法2、改进正弦余弦算子二、仿真实验与分析三、参考文献四、Matlab仿真程序一、理论基础 1、被囊群优化算法 请参考这里。 2、改进正弦余弦算子请参考这里。二、仿真实验与分析对文献[2]的前三个函数进行独立运算30次，每次迭代500次，种群规模为N=30N=30N=30，其余参数与文献[1]相同。结果如下：函数：Sphere TSA：最大值: 1.7563e-194,最小值:8.1656e-204,平均值:1.6961e-195,标准差:0 SC-TSA：最

【智能优化算法】基于融合改进 Logistics 混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法求解单目标优化问题附matlab代码

qq_59747472的博客

02-11

992

1 简介针对基本海鸥算法存在的缺陷，提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法（ISOA）。首先，采用改进Logistics混沌映射初始化种群，使海鸥更加均匀地分布于初始解空间；其次，在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来协调算法的局部搜索和全局搜索，同时加入改进的参数A加快算法收敛速度；然后，引入自适应t分布变异策略，在最优解位置进行扰动变异产生新解，增强算法跳出局部最优的能力；最后，基于8个标准测试函数与3种基本算法进行对比仿真实验，结果表明ISOA与其余3种算法相比

【智能优化算法】基于融合改进 Logistics 混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法求解单目标优化问题附matlab代码...

m0_57702748的博客

02-11

1 简介针对基本海鸥算法存在的缺陷，提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法(ISOA)。首先，采用改进Logistics混沌映射初始化种群，使海鸥更加均匀地分布于初始解空间；其次，在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来协调算法的局部搜索和全局搜索，同时加入改进的参数A加快算法收敛速度；然...

【乌鸦算法】基于正弦余弦指引乌鸦算法求解单目标优化问题含Matlab代码

qq_59747472的博客

10-29

442

乌鸦搜索算法模拟乌鸦觅食行为对个体位置进行更新与搜索,为降低基本乌鸦搜索位置更新策略本身存在的盲目性,将正弦余弦作为局部优化算子嵌入到基本算法中,提出了正弦余弦指引的乌鸦搜索算法.该算法通过正弦余弦操作使每一个乌鸦个体都可以充分吸收自身与最优个体的位置差信息,有效指引乌鸦个体沿最优值方向趋近最优值,改善算法的收敛效果和寻优精度.并对一系列测试函数进行寻优实验,实验结果表明该改进算法性能良好.

【优化算法】 cubic混沌初始化结合纵横策略、正弦余弦算子的黑猩猩优化算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 2065期】

Matlab912100926的博客

07-07

950

cubic混沌初始化结合纵横策略、正弦余弦算子的黑猩猩优化算法求解单目标优化问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

正弦余弦算子的黑猩猩优化算法求解单目标优化问题（MATLAB实现）

持续更新

07-18

108

该算法模拟了黑猩猩在自然环境中的觅食行为以及交流与合作的过程，在解决优化问题方面表现出较好的性能。接着，通过更新个体的位置和领导者的位置来迭代搜索最优解。具体而言，通过计算个体与领导者之间的距离和方向，来更新个体的位置。该算法模拟了黑猩猩的觅食行为和合作关系，并通过位置更新和领导者的选择来不断优化个体的性能。领导者的位置将影响其他个体的位置更新，提升整个种群的性能。当然，以上只是一个简单示例，你可以根据具体问题的特点来调整代码和参数，以获得更好的优化结果。COA算法的灵感来源于黑猩猩的觅食行为和社交关系。

精选资源

【优化求解】基于正弦余弦算子改进被囊群优化算法求解单目标优化问题matlab代码.zip

12-24

【优化求解】基于正弦余弦算子改进被囊群优化算法求解单目标优化问题matlab代码在现代科学计算中，优化问题占据着核心地位，它们广泛应用于工程设计、经济规划、数据分析等领域。当面临复杂的优化挑战时，传统方法...

cubic混沌初始化结合纵横策略、正弦余弦算子的黑猩猩优化算法求解单目标优化问题【Matlab仿真 2065期】.zip

11-12

优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图；...

cubic混沌初始化结合纵横策略、正弦余弦算子的黑猩猩优化算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 2065期】.md

11-03

优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行...

精选资源

【正弦余弦算法】基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法求解单目标优化问题Matlab代码.zip

03-05

【正弦余弦算法】基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法求解单目标优化问题Matlab代码正弦余弦算法（Sine-Cosine Algorithm, SCA）是一种新兴的全局优化算法，它源自自然界的物理现象，如地球自转和公转。SCA在...

欧几里得距离算法-相似度

weixin_45609702的博客

12-04

本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。

Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母

im_AMBER的博客

12-04

712

你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；

dfs|mask^翻转

一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活

11-30

161

注意到：灯泡状态周期是6。

2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）

qq_73044452的博客

12-01

287

摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。

[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]

2401_83386596的博客

12-03

607

两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。

【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙