本文介绍了改进的正弦余弦算法（ISCA），一种用于解决优化问题的算法，特别是针对高维问题。ISCA通过引入新策略提升了性能和收敛速度。在MATLAB中实现的ISCA代码示例展示了如何应用该算法解决10维Rastrigin函数优化问题，强调了适应度函数的定义和算法参数的调整对优化结果的影响。
基于改进正弦余弦算法求解高维优化问题
正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）是一种基于自然界中的正弦和余弦函数的优化算法，用于解决各种优化问题。在本文中，我们将介绍改进的正弦余弦算法，并使用MATLAB实现来解决高维优化问题。
改进的正弦余弦算法（Improved Sine Cosine Algorithm，ISCA）是对传统SCA算法的改进和优化。ISCA通过引入新的策略和参数来提高算法的性能和收敛速度。下面是ISCA的MATLAB源代码实现：
function [bestSolution, bestFitness] = ISCA(objectiveFunction, dimension, lb, ub,</
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