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SCA正弦余弦优化算法.rar
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正弦余弦优化算法
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本代码为正弦余弦优化算法，已经整理为标准优化算法的格式，可直接用测试函数进行测试，同时也方便改写或结合
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python实现正余弦优化算法Sine Cosine Algorithm(SCA)
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正弦余弦算法（SCA）代码以及详解 。正弦余弦算法（SCA）是 Mirjalili于2016年提出的一种新型的群体智能优化算法，该算法结构简单、参数较少且易于实现，它的搜索过程主要受正弦和余弦函数的影响。
SCA.m正余弦优化算法
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一种新的优化算法，正余弦优化算法。提出了一种新的基于种群的优化算法,叫做正弦余弦算法(SCA).SCA创建多个初始随机候选解，并要求它们向外波动，活使用正弦余弦函数的数学模型向最优解靠近。该算法还集成了多个随机变量和自适应变量，强调在优化的不同阶段的搜索空间的开发和探索的利用。
正弦余弦算法（SCA）matlab代码
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正弦余弦算法（SCA）是 Mirjalili于2016年提出的一种新型的群体智能优化算法，该算法结构简单、参数较少且易于实现，它的搜索过程主要受正弦和余弦函数的影响。
SCA_sca算法_SCA_sca程序代码_sca算法代码_
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sca的源程序代码，原始代码能够较好的学习sca算法。
SCA(Sine cosine algorithm) 正弦余弦算法matlab代码及代码详解.docx
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正弦余弦算法（Sine cosine algorithm，简称SCA）是2016 年由澳大利亚学者Seyedali Mirjalili 提出的一种新型仿自然优化算法。提供SCA(Sine cosine algorithm) 正弦余弦算法matlab代码及一个SCA代码详解.docx 文档。
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SCA算法实现，主要针对凸优化问题进行求解，可以在其他地方使用。
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一种新的优化算法，正余弦优化算法。提出了一种新的基于种群的优化算法
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针对标准正余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题，提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体，对其混合群体进行择优保留，从而优化了种群中的个体位置，提高了算法的寻优精度；同时，利用个体的反思学习能力防止个体盲目地向当前最优解学习，使算法停滞在局部最优，从而有效地避免了算法的未成熟收敛。在13个标准测试函数上进行仿真实验，实验结果证明，
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func_plot.m
4KB
main.m
4KB
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1KB
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8KB
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initialization.m
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