“融合柯西变异与反向学习的改进麻雀算法在单目标优化问题中的应用——Matlab实现“

“融合柯西变异与反向学习的改进麻雀算法在单目标优化问题中的应用——Matlab实现”

近年来，优化算法的研究已经取得了长足的进展，而麻雀算法作为其中的一种新型优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点，在解决单目标优化问题中表现出良好的性能。

本文提出了一种新的改进麻雀算法，该算法将柯西变异与反向学习相结合，以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。首先，通过柯西变异操作引入大量的随机性，增加全局搜索能力。其次，在每一代的个体演化过程中利用反向学习算法对不同种群个体之间进行相互协作，从而避免了早熟收敛现象，提高了算法的收敛速度。

以下是基于Matlab实现的改进麻雀算法的源代码：

%初始化种群
pop_size = 50;
dim = 30;
pop =