自适应多策略正余弦算法

标准正余弦算法在处理优化问题时,收敛速度不尽人意、局部搜索能力差等原因限制了正余弦算法的应用范围。针对这些问题,提出了一种自适应多策略正余弦算法(Adaptive Multi-strategy Sine Cosine Algorithm,AMSCA)。新算法以收敛速度和多样性两个指标作为依据,利用赌轮选择机制选用包括正余弦算法在内的四种更新策略的其中一种作为下一代更新的策略,结合反向学习策略,以提高个体寻优的速度或避免算法陷入局部最优解。通过18个经典基准函数实验,对新算法与其他智能进化算法的测试结果进行比较分析,新算法的优化能力强于对比算法。