El Algoritmo de Búsqueda de Retroceso (BSA) es un algoritmo evolutivo basado en poblaciones más joven y ampliamente investigado. Debido a la introducción de la población histórica y la falta de orientación hacia el mejor individuo, el BSA no utiliza adecuadamente la información en la población actual, lo que lleva a una velocidad de convergencia lenta y una capacidad de explotación deficiente del BSA. Para abordar estas desventajas, se propone un nuevo algoritmo de búsqueda de retroceso con mutación de reflexión basado en el seno y el coseno, llamado RSCBSA. El mejor individuo encontrado hasta ahora se emplea para mejorar la velocidad de convergencia, mientras que se introducen modelos matemáticos de seno y coseno para mejorar la diversidad de la población. Para utilizar suficientemente la información en la población histórica y actual, se seleccionan cuatro individuos de la población histórica o actual al azar para construir un simplejo unitario, y el centro del simplejo unitario puede mejorar la capacidad de explotación de RSCBSA. Los resultados experimentales y análisis exhaustivos muestran que RSCBSA es lo suficientemente competitivo con otros algoritmos metaheurísticos de vanguardia.