改进的正弦余弦算法：学习机制提升优化性能

本文主要探讨了一种创新的正弦余弦算法——具有学习机制的正弦余弦算法，针对标准正弦余弦算法在解决函数优化问题时存在的局限性，如易陷入局部最优解和收敛精度不高的问题。该算法的核心改进在于引入了精英反向学习策略。通过构建精英群体和反向群体，算法能够在种群中筛选出最优个体，优化种群结构，从而提高搜索的精确度。这种精英保留策略有助于避免算法过于集中在局部最优，防止其过早收敛。 此外，该算法还考虑到了个体的反思学习能力，旨在防止个体盲目追求当前最优解，防止算法陷入局部最优陷阱。这种反思学习机制使得算法能够动态调整，保持探索性，进一步提升全局优化性能。研究者们在实验阶段，将这一新算法应用到13个标准测试函数上进行了仿真测试，结果显示，与传统算法相比，具有学习机制的正弦余弦算法展现出更强的鲁棒性和函数优化能力。 论文的研究背景由国家自然科学基金、河南省科技厅以及赛尔网络下一代互联网技术创新项目共同支持，作者方旭阳、武相军和游大涛分别代表不同的研究方向，如机器学习、信息安全和深度学习，他们的合作展示了跨领域的研究视角和方法。 本文是一项旨在提升正弦余弦算法性能的重要研究，它结合了群体智能理论、精英决策和反思学习等概念，为解决复杂优化问题提供了一种新颖且有效的策略。这项工作的研究成果对于优化技术的发展具有积极意义，并有可能在实际应用中得到广泛的应用和推广。