融合黄金正余弦与反向学习的差分进化算法

融合黄金正余弦函数和反向学习的差分进化算法（Golden Ratio Sine Cosine and Backward Learning Differential Evolution，简称GR_SaBLDE）是一种基于差分进化算法的优化算法。该算法结合了黄金正余弦函数、反向学习和差分进化算法，以提高算法的搜索能力和全局收敛性。

在GR_SaBLDE算法中，正弦和余弦函数被用来产生随机数，以增强算法的搜索能力。同时，黄金分割比例被用来控制算法的步长，以保证算法的稳定性和收敛速度。反向学习机制被用来调整差分进化算法的参数，以优化算法的性能。具体来说，反向学习机制可以逐步学习和更新差分进化算法的权重和参数，以适应不同的优化问题。

GR_SaBLDE算法被广泛应用于函数优化、机器学习和工程设计等领域，并取得了很好的结果。与其他差分进化算法相比，GR_SaBLDE算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。