MATLAB正弦余弦优化算法工具箱：智能全局优化解决方案

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了高效的正弦余弦优化算法，专门解决连续变量、多目标和约束优化问题。通过模拟三角函数波动特性，实现智能全局搜索与精细局部开发，为科研和工程优化提供强大支持。

详 情 说 明

基于正弦余弦算法的优化问题求解工具箱

项目介绍

本项目实现了一个基于正弦余弦优化算法（SCA）的智能优化工具箱。该工具箱通过模拟正弦和余弦函数的波动特性，有效平衡全局搜索和局部开发能力，能够处理连续变量优化、多目标优化和约束优化等多种复杂优化问题。系统集成了参数自适应调整、收敛性分析和可视化功能，为科研和工程应用提供高效的优化解决方案。

功能特性

• 多问题支持：可求解连续变量、多目标及带约束的优化问题
• 自适应参数调节：根据搜索进度自动调整算法关键参数
• 混合优化策略：结合多种优化技术提升搜索效率
• 全面分析工具：提供收敛曲线、统计指标和过程可视化
• 验证测试框架：内置多种测试函数验证算法性能

使用方法

输入参数

1. 目标函数句柄：用户定义的待优化函数
2. 变量边界：优化变量的上下界范围矩阵
3. 算法参数：种群规模、最大迭代次数、收敛阈值等
4. 约束条件（可选）：等式约束和不等式约束函数
5. 初始种群（可选）：自定义初始解集

输出结果

1. 最优解：算法找到的最佳解向量
2. 最优值：对应最优解的目标函数值
3. 收敛曲线：迭代过程中的适应度值变化曲线
4. 算法统计信息：收敛迭代次数、计算时间、种群多样性指标
5. 优化过程动画（可选）：可视化搜索过程展示

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 推荐内存：4GB 以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

本项目的主程序文件实现了工具箱的核心调度与控制功能，包含算法参数初始化、优化过程执行、结果输出与可视化展示等完整流程。该文件负责协调正弦余弦优化算法的各个模块，管理用户输入参数的解析与验证，执行多类型优化问题的求解策略，并生成包含最优解、收敛曲线及统计信息的综合输出报告。同时支持优化过程的实时动画显示，为用户提供直观的算法性能分析界面。