这是最新推出的SCA算法的一个便捷工具箱。SCA利用正弦和余弦函数的数学模型生成多个初始随机候选解,并使它们向最佳解波动。该算法还集成了多个随机和自适应变量,以便在不同的优化阶段探索和利用搜索空间。这是S. Mirjalili在2015年提出的算法源代码,详见DOI链接:http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.12.022。原始版本可在此处找到:http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/54948-sca--a-sine-c。
Sine Cosine算法工具箱解决单目标优化问题的SCA工具箱(MATLAB开发)
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### 工具箱功能
图的表示: 支持邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式。
图的创建: 提供手动输入和文件读取两种图的创建方式。
图的遍历: 实现深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法。
图的搜索: 提供Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法用于计算单源/多源最短路径。
最小生成树: 实现Prim算法和Kruskal算法用于计算图的最小生成树。
### 使用说明
将工具箱文件添加到Matlab路径。
参考示例代码,根据需求调用相应的函数。
根据实际问题修改参数和函数。
### 应用领域
本工具箱适用于网络优化、交通规划、路径规划、物流配送等领域,帮助用户快速进行图论算法的仿真和分析。
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