基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法在Matlab中解决单目标优化问题

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本文介绍了如何在Matlab中使用结合自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法解决单目标优化问题,以Rastrigin函数为例,展示了算法的实现和应用。

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基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法在Matlab中解决单目标优化问题

正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)是一种新兴的启发式优化算法,它模拟了正弦和余弦函数的周期性变化,并通过自适应学习策略来调整搜索过程。为了进一步提高算法的全局搜索能力,可以引入Lévy飞行来增加算法的探索性。

在本文中,我们将介绍如何使用Matlab实现基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法来解决单目标优化问题。

首先,我们需要定义问题的目标函数。在这里,我们以一个简单的二维函数为例,即Rastrigin函数。Rastrigin函数的定义如下:

function y = rastrigin(x)
    n = numel(x
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