智能优化算法-反向正弦余弦算法：求解高维优化问题附matlab代码

反向正弦余弦算法(ISCA)：高维优化问题解决方案
最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布
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本文介绍了反向正弦余弦算法(ISCA)，一种用于解决复杂非线性问题的智能优化算法，特别是在高维优化领域的应用。ISCA基于正弦余弦算法的改进，通过更新正弦函数的初始值来加速搜索，提高收敛速度和精度。文章提供了MATLAB代码示例，展示如何使用ISCA求解Rastrigin函数。

智能优化算法-反向正弦余弦算法：求解高维优化问题附matlab代码

智能优化算法是一种基于自适应、学习和群体行为的方法，用于优化复杂的非线性问题。其中，反向正弦余弦算法（Inverted Sine Cosine Algorithm，ISCA）是一种新型的智能优化算法，用于解决高维优化问题。

ISCA算法是基于正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）的改进版本。与SCA不同的是，ISCA算法通过计算当前最优个体的平均值来更新正弦函数的初始值，从而加速搜索过程，提高算法的收敛速度和精度。

以下是ISCA算法的matlab实现代码：

function [bestSol, bestFitness] = ISCA(fitnessFunc, dim, lb, ub
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】海洋捕食者算法（MPA） （附MATLAB和python代码实现）
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03-18 2320
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【智能优化算法-正弦余弦算法】基于反向正弦余弦算法求解高维优化问题附matlab代码
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09-21 306
提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA).受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速度.此外,采取反向学习策略产生初始个体以提高种群的多样性和解的质量.采用八个高维基准测试函数进行仿真实验:在相同的最大适应度函数评价次数下,ISCA总体性能上均优于基本SCA和HGWO算法;当维数较高(D=1 000)时,ISCA所用计算量远小于HDEOO算法.实验结果表明ISCA在收敛精度和收敛速度指标上均优于对比算法.智能优化算法。
三角函数快速算法(反正切，正余弦，开平方)
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02-04 1万+
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c语言表示反正弦函数,[原创]正弦和反正弦函数
weixin_33860377的博客
05-20 2361
[原创]正弦和反正弦函数记得曾经有人提出过这个问题——如何模拟正弦函数。我试着编了一个正弦和反正弦的函数。算法：二分搜索，有些像搜索算法里的二分法，算试一种推广吧，我在单位圆里面对单位圆上的 坐标进行二分搜索，直到找到匹配的坐标为止；——经过测试，和标准数学函数的正弦函数误差 几乎为0，由于水平有限，让大家见笑了。下面贴出代码(有注释，如果不懂，请提出来)：/*正弦和反正弦函数*//*为了和标准数...
【智能优化算法-正弦余弦算法】基于反向正弦余弦算法求解高维优化问题附matlab代码...
m0_60703264的博客
09-06 58
1 内容介绍提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA).受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速度.此外,采取反向学习策略产生初始个体以提高种群的多样性和解的质量.采用八个高维基准测试函数进行仿真实验:在相同的最大适应度函数评价次数下,ISCA总体性能上均优于基本SCA和HG...
求解高维优化问题的改进正弦余弦算法
心升明月的博客
06-12 1886
文章目录一、理论基础1、正弦余弦算法2、改进的正弦余弦算法（1）反向学习初始化（2）修改个体位置更新方程（3）算法步骤二、仿真实验与结果分析1、测试函数2、实验结果（1）和原始SCA对比（2）不同维度下的收敛情况三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、正弦余弦算法 请参考这里。 算法步骤如算法1所示。 算法1 基本SCA 2、改进的正弦余弦算法 （1）反向学习初始化 反向学习(opposition- based learning, OBL)是近年来智能计算领域出现的一种新技术，目前已在PS
​【优化求解】基于改进正弦余弦算法求解高维优化问题matlab源码
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10-26 241
1 简介 正弦余弦算法( sine cosine algorithm，SCA) 是由澳大利亚学者 Mirjalili于 2016 年提出的一种新型群体智能优化算法。本文提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA).受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速度.此外,采取反向学习策略产生初始个体以提高种群的多样性和解的质量.采用八个高维基准测试函数进行仿真实验:在相同的最大适应度函数评价次数下,ISCA总体性能上均优于基本SCA和HGWO算法;当维数较高(D=1
SCSSA-KELM基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机多变量回归预测 Matlab代码
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一种基于折射反向学习机制与自适应控制因子的改进樽海鞘群算法
心升明月的博客
05-10 2390
文章目录一、理论基础1、樽海鞘群优化算法2、改进的樽海鞘群优化算法（1）折射反向学习机制（2）自适应控制因子（3）RCSSA算法二、仿真实验与结果分析三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、樽海鞘群优化算法 请参考这里。 2、改进的樽海鞘群优化算法 与其他元启发式算法类似，原SSA算法也存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点。为此本文从两个方面对其进行改进：首先，在种群个体更新时采用折射反向学习机制，从而提高种群多样性，避免算法陷入局部最优;其次，在追随者位置更新中引入自适应控制因子，进一步
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