COSCA算法的复现与改进反向学习策略、非线性化及混沌搜索的应用

COSCA 算法是对传统的 SCA 算法的一个不错的优化版本，主要在几个方面做了增强。，它通过引入反向学习策略初始化种群，提升了搜索的多样性；，a 参数的非线性化进一步增强了算法的稳定性和全局搜索能力。最有意思的是，反向学习扰动策略和精英混沌搜索策略的结合，使得 COSCA 在复杂问题上的表现突出。实验中，作者通过对比和 23 个基准测试函数的性能评估，展现了它比原始 SCA 更强大的寻优能力。如果你对优化算法有兴趣，是对基于 SCA 的算法有了解，COSCA 算法绝对值得一试。