基于改进正弦余弦算法求解高维优化问题

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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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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高维优化问题求解的改进正弦余弦算法及matlab源码
BUG？不存在的！
07-04 237
近期，学者们提出了一种改进正弦余弦算法（Improved Sine Cosine Algorithm，简称ISCA），该算法在原有正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm，简称SCA）的基础上，引入了三个新的策略：自适应步长因子、动态权重因子和收缩函数。在传统的优化算法中，随着维度的增加，算法的效率和精度都会受到严重的影响，导致求解高维优化问题变得更加困难。SCA中的搜索范围是不断扩大的，而ISCA引入了一个收缩函数，使得搜索范围可以逐渐收缩。这样可以缩小搜索范围，提高全局搜索的精度。
基于MATLAB混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解单目标优化问题
CyberOI的博客
09-20 218
在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写混合正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA）和Lévy飞行改进麻雀算法（Improved Sparrow Search Algorithm with Lévy Flight, ISSA-LF）来求解单目标优化问题。该算法结合了麻雀算法和Lévy飞行策略，在搜索过程中引入了随机性。设置搜索空间和参数：确定搜索空间的上界（ub）和下界（lb），以及算法的迭代次数（max_iter）和种群大小（population_size）。
智能优化算法——正余弦优化算法（SCA）及其改进策略
热门推荐
Luo_LA的博客
12-28 1万+
近十年涌现了众多优秀的智能优化算法，然而一个算法在某些优化问题上的优异表现并不能保证其在其他问题上的有效性，即不存在一个算法能有效解决所有的优化问题，即著名的“无免费午餐”定理。同时，新算法的提出是否能跳出仿生的思路而开拓新的思路也是我们的研究方向之一。正余弦算法的提出者 归纳了仿生智能优化算法的迭代策略并利用简单的正余弦函数逻辑构思出了正弦余弦算法(SCA) ，这也极大拓宽了开发新算法的思路。
基于采蜜机制的正弦余弦算法
心升明月的博客
07-22 415
针对标准正弦余弦算法(SCA)在求解函数优化问题时存在局部开发能力差、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出了一种基于采蜜机制的正弦余弦算法(SCAHGM).首先,更改参数r2、r3、r4的位置,使每个个体采用相同的参数r1、r2、r3和r4,按幂递减函数自适应调整参数r1,并动态调整参数r3,减少随机性,提高算法搜索效率;其次,利用贪婪选择策略、采蜜蜂算子、侦察蜂算子,加快算法收敛速度,提高算法优化精度,增加种群多样性,防止算法陷入局部最优;然后,在算法迭代过程中,以一定概率交替执行正余弦算子或采蜜蜂算子。
智能优化算法：正余弦优化算法-附代码
Jack旭的博客
08-03 1万+
智能优化算法：正余弦优化算法-附代码 文章目录智能优化算法：正余弦优化算法-附代码1.算法原理2.算法流程3.算法结果4.参考文献5.MATLAB代码 摘要：正 余 弦 优 化 算 法 ( Sine Cosine Algorithm，SCA) 是Seyedali Mirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法，在算法中会生成多个初始随机候选解，并使它们基于正弦和余弦的数学模型向外波动或向最优解的方向波动，利用多个随机变量和自适应变量来计算当前解所在位置，从而可以搜索空间中的不同区域，有效地避免局
【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.zip
11-05
总的来说，基于改进正弦余弦算法求解高维优化问题MATLAB源码是一个宝贵的学习资源，有助于理解和实践优化算法，尤其是对于那些需要在多维度空间中寻找最优解的问题。通过深入研究和修改这些源码，我们可以为特定问题...
改进正弦余弦算法求解高维优化问题及matlab源代码
CodeWWWCode的博客
08-09 198
首先，我们来介绍一下改进正弦余弦算法的主要思想：在SCA算法中，每个个体的位置都随机初始化在搜索空间内。其中，动态权重因子通过调整目标函数的权重以及个体的适应度值来提高算法的收敛速度和精确度；而自适应调整范围则是根据目标函数的变化范围来自适应地调整搜索空间的范围，以实现更高效优化。因此，学者们对SCA算法进行了多方面的改进，以提高其性能。基于该算法，本文给出了相应的matlab源代码，并通过实例展示了其应用效果。本文将介绍一种基于改进正弦余弦算法的方法来求解高维优化问题，并给出相应的matlab源代码。
SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems
qq_41292744的博客
11-24 1106
本文提出了一种新的基于群体的优化算法——正弦余弦算法(SCA)来解决优化问题。SCA创建多个初始随机候选解决方案，并使用基于正弦和余弦函数的数学模型要求它们向外或向最佳解决方案波动。该算法还集成了多个随机和自适应变量，以强调在优化的不同里程碑中探索和开发搜索空间。SCA的性能通过三个测试阶段进行基准测试。首先，采用一组知名的测试用例，包括单峰、多峰和复合函数，对SCA的勘探、开发、局部最优回避和收敛性进行测试。
正余弦（SCA）优化算法(附完整Matlab代码，可直接复制）
xinzhi1992的博客
09-05 8713
正余弦算法是一种随机优化算法，原理简单，易于实现。
(SCA)正弦余弦算法SCA: A Sine Cosine Algorithm（代码可复制粘贴）
Vertira的博客
07-28 1074
【优化算法】正弦余弦算法（SCA）：SCA: A Sine Cosine Algorithm
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 694
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 461
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 513
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 337
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 94
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 826
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 252
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 725
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
改进正弦余弦算法在高维优化问题中的应用
改进的正弦余弦算法求解高维优化问题的源码对于那些在实际应用中遇到的具有高复杂度、大量参数的优化问题具有重要价值。例如，在大规模机器学习模型的参数调优、复杂工程结构的尺寸优化设计、大规模资源调度和配置...
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