连续无约束优化问题是优化领域中较基础的问题,其研究和发展往往影响到整个优化领域的进程,对连续无约束优化问题的求解也是解决复杂优化问题的基石.从一般的序贯优化方法如单纯形法、牛顿法等到现代优化方法如模拟退火、遗传算法等,求解连续无约束优化问题的方法和算法层出不穷.无约束优化问题详实的研究成果和丰富的优化方法也促使我们将科学研究、经济管理和工程设计等诸多邻域经常遇到的复杂优化问题转化为无约束优化问题来求解,这反过来又增强了对更高性能的算法的需求.本文回顾了连续无约束优化问题的基本理论和一些现代流行的智能优化方法的基本思想和算法实现,详细介绍了新颖的正弦余弦算法及该框架下的相关改进算法,比较了他们各自的优势和不足并分析了原因。考虑到正弦余弦算法存在的一些不足,本文从正弦余弦参数和候选解惯性权重两个方面提出了改进策略,提出了一种改进的正弦余弦算法。本文最后通过测试函数集对改进的正弦余弦算法进行了验证,通过与其他算法横向比较和统计学方法说明了改进的正弦余弦算法的有效性和优越性。