改进正弦余弦算法：高效解决高维优化问题

本文主要探讨了"求解高维优化问题的改进正弦余弦算法"（简称ISCA），这是一项基于粒子群优化（PSO）理念的技术革新。该算法从PSO中汲取灵感，引入了惯性权重机制，以此提升正弦余弦算法（SCA）的收敛精度和速度。这种改进旨在解决高维优化问题，这些问题通常在实际应用中具有复杂性和挑战性。 ISCA的核心创新在于反向学习策略的应用。通过这种方法，初始个体的生成不再是随机的，而是通过反向学习过程，旨在提高种群的多样性和找到更高质量的解。这有助于避免算法陷入局部最优，并增强全局搜索的能力。 作者们使用了八个高维基准测试函数进行严格的实验验证。实验结果表明，在相同的最大适应度函数评价次数下，ISCA的整体性能优于基础SCA和HGWO（高维全局优化）算法。尤其在维度较高（如D=1000）的情况下，ISCA的计算效率显著优于HDEOO（高维多目标优化算法），这显示出其在处理大规模优化问题时的优势。 此外，关键词"正弦余弦算法"、"高维优化问题"、"反向学习"以及"惯性权重"是文章的关键要素，它们共同构成了ISCA独特的优化技术框架。论文的研究成果不仅对理论研究有贡献，也为实际工程中的高维优化提供了有效的解决方案。 这篇论文提出了一种在解决高维优化问题时表现出色的新型算法，通过引入惯性权重和反向学习策略，提高了算法的性能和效率，对于理解和改进高维优化算法具有重要的学术价值和实践意义。