优化算法正弦余弦算法（SCA）含Matlab源码 1308期

Posted 2021-09-25 紫极神光

一、正弦余弦算法简介

正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm, SCA)是一种新的群体智能优化算法，具有参数少、结构简单以及易实现等特点，因此，利用正弦和余弦函数的波动性和周期性进行迭代寻优。假设种群规模为M,即包含M个个体，每个个体的维度为D,那么，个体i在第j维的空间位置表示为Xij,i∈{1,2,…,M},j∈{1,2,…,D}。首先，在解空间内随机产生M个个体的初始位置，对应种群规模的大小。然后，计算每个个体的适应度值，并记录当前最优个体位置。最后，循环至满足终止条件，输出最优解。在每次迭代中，个体位置的更新表达式为

其中：Xij(t)为个体i在第t次迭代时的位置在第j维的分量；Pj(t)为第t次迭代种群当前最优个体在第j维的分量；r2∈[0,2π]、r3∈[0,2]和r4∈[0,1]为3个随机参数；r1为控制参数，随着迭代次数的增加从a递减到0,可表示为

其中：a为常数；t为当前的迭代次数；T为最大迭代次数。

二、部分源代码

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