本文介绍了一种结合自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法（SCA），用于解决单目标优化问题。SCA算法受到自然界生物演化的启发，通过自适应权重更新和Lévy飞行避免局部最优，提高收敛速度和搜索精度。文中提供基于matlab的实现，适用于各种单目标优化场景。
基于自学习和Lévy飞行的正弦余弦算法求解单目标优化问题
正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA）是一种新兴的群体智能算法，被广泛应用于解决各种优化问题。本文将介绍基于自学习和Lévy飞行的SCA算法，以求解单目标优化问题。
SCA算法的思想是受到了自然界生物的演化过程的启发，通过模拟鱼群或鸟群在搜索食物等资源时的行为，实现在解空间中的全局优化。在SCA算法中，每个个体都通过计算其适应度函数值，并基于其邻域个体的位置信息来更新其自身位置和速度。
在本文中，我们提出了一种基于自学习和Lévy飞行的SCA算法。其中，自学习策略可有效地提高算法的收敛速度和搜索精度；而Lévy飞行的引入则可以避免陷入局部最优解。
算法的具体步骤如下：
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初始化种群：设定种群规模，随机生成种群中每个个体的位置和速度，并计算其适应度函数值。
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计算自适应权重：根据每个个体在前几代的表现，计算其自适应权重。
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更新位置和速度：根据自适应权重和邻域信息，更新每个个体的位置和速度。
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引入Lévy飞行：以一定的概率执行Lévy飞行，以避免陷入局部最优解。
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重复以上步骤直到满足停止条件。
下面是基于matlab实现的源代码：
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