摘要：提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA)。受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速度。此外,采取反向学习策略产生初始个体以提高种群的多样性和解的质量。采用八个高维基准测试函数进行仿真实验:在相同的最大适应度函数评价次数下,ISCA总体性能上均优于基本SCA和HGWO算法;当维数较高(D=1 000)时,ISCA所用计算量远小于HDEOO算法。实验结果表明ISCA在收敛精度和收敛速度指标上均优于对比算法。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 计算机软件及计算机应用
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关键词：正弦余弦算法 高维优化问题 反向学习 惯性权重
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