正弦余弦引导的乌鸦搜索算法：结合局部优化提升全局收敛

正弦余弦的局部优化操作配合乌鸦搜索的全局策略，算是挺妙的一招。以前纯用乌鸦搜索，跑着跑着就容易乱飞，现在加了正弦余弦的引导，整体收敛更稳也更快。你要是常做优化相关的项目，像训练神经网络、调超参，这种改进版的乌鸦搜索算法还挺值得一试。文里有Matlab 代码，照着跑也方便。

乌鸦搜索本身就蛮适合多峰值问题，只是方向性差了点。引入正弦余弦函数后，乌鸦不再乱飞，而是有目标地靠近最优解，类似在原始算法上加了个智能导航系统，局部搜得准，全局也不丢。

代码部分结构清晰，参数也比较好调。如果你以前用过 PSO 或者 GA，这个用起来不会有太大门槛。适合做一些高维优化问题，比如工程设计或机器学习调参，不管是变量多还是约束复杂，它都能应付。

另外，它还挺适合做二次开发。如果你想再叠加其他启发式策略，比如精英策略、动态权重啥的，也比较好扩展。代码风格不复杂，主要逻辑都能看懂。

如果你正好对局部优化、群体智能算法感兴趣，可以顺手看看这些相关资源：

• 局部优化方法 newuoa.zip
• 全局模型和局部优化的深度网络显著性检测
• 结合局部优化算法的改进粒子群算法
• 人群搜索算法求解绝对值方程

如果你项目中有多目标、复杂约束的优化场景，不妨用它跑一轮试试。