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正余弦优化算法(SCA)

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，有效地避免局部最优，收敛于全局最优。

正余弦优化算法(SCA)_第1张图片

正余弦优化算法(SCA)_第2张图片

部分代码如图

代码获取

https://mianbaoduo.com/o/bread/YpeXkpds

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