基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法在Matlab中解决单目标优化问题

基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法在Matlab中解决单目标优化问题

正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）是一种新兴的启发式优化算法，它模拟了正弦和余弦函数的周期性变化，并通过自适应学习策略来调整搜索过程。为了进一步提高算法的全局搜索能力，可以引入Lévy飞行来增加算法的探索性。

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法来解决单目标优化问题。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在这里，我们以一个简单的二维函数为例，即Rastrigin函数。Rastrigin函数的定义如下：

function y = rastrigin(x)
    n = numel(x);
    A = 10;
    y