Advertisement

基于万有引力搜索算法的函数优化(MATLAB)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:RAR


简介:
本研究提出了一种新型的启发式优化算法——万有引力搜索算法,并通过MATLAB实现了对多种标准测试函数的优化求解。 万有引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)是由伊朗克曼大学的Esmat Rashedi等人在2009年提出的一种新的启发式优化方法。该算法基于对物理学中万有引力定律的模拟,形成了一种群体智能优化技术。GSA的基本原理是将搜索粒子视作一组在空间中运动的物体,这些物体之间通过万有引力相互作用,并且它们的运动遵循动力学规律。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本研究提出了一种新型的启发式优化算法——万有引力搜索算法,并通过MATLAB实现了对多种标准测试函数的优化求解。 万有引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)是由伊朗克曼大学的Esmat Rashedi等人在2009年提出的一种新的启发式优化方法。该算法基于对物理学中万有引力定律的模拟,形成了一种群体智能优化技术。GSA的基本原理是将搜索粒子视作一组在空间中运动的物体,这些物体之间通过万有引力相互作用,并且它们的运动遵循动力学规律。
  • GSA-matlab代码().rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的万有引力搜索算法(GSA)的完整代码包。该算法模拟了天体间的引力作用以解决优化问题,适用于科研和工程领域的复杂优化挑战。 完整的基于MATLAB编写的万有引力搜索算法代码可以直接运行,无需任何修改,并包含详细的注释。该代码几乎囊括了所有常用的基准函数,同时也支持添加新的函数。
  • 分析.zip
    优质
    本资料深入探讨了引力搜索算法(GSA)在解决复杂函数优化问题时的应用与效果,通过理论分析及实例验证其性能和优势。 基于引力搜索算法的函数优化分析.zip 这个文件探讨了如何利用引力搜索算法来进行函数优化的研究与分析。
  • 改良版Tent混沌研究
    优质
    本研究聚焦于改进Tent混沌映射在万有引力搜索算法中的应用,旨在提升算法优化效率与精度,适用于复杂问题求解。 万有引力搜索算法(GSA)相较于传统的优化算法具有更快的收敛速度以及更强的探索性能等特点,但同时也存在容易陷入早熟收敛及局部最优解的问题,并且其搜索能力较弱。为此,本段落提出了一种基于改进Tent混沌映射的万有引力搜索算法(ITC-GSA)。首先通过改善Tent混沌映射来初始化群体,利用该映射序列所具有的随机性、遍历性和规律性的特性使初始群体在可行域内具备更好的随机分布和探索能力;其次引入动态调整策略以优化引力常数G的设置,从而提升算法的整体收敛速度与精度;再次设计了一套成熟度指标用于评估种群状态,并利用Tent混沌映射进行搜索操作来有效抑制早熟现象的发生,帮助群体摆脱局部最优解的问题。最后通过在10个基准函数上开展仿真实验验证了所提方法的有效性,结果表明该算法能够克服GSA容易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,并且提高了其寻优效率及精度。
  • SOA.zip_PID_SOAPID_sphere_群体_群体
    优质
    本研究提出了一种基于SOAPID和sphere函数的PID参数优化方法——SOA.zip_PID,采用改进的群体搜索算法以增强控制系统的性能。 **PID控制器优化** PID(比例-积分-微分)控制器是一种广泛应用的自动控制算法,用于调整系统的输出以减小误差。在SOA.zip_PID优化中,作者分享了关于如何通过特定方法来改进PID控制器性能的经验。PID控制器通过组合比例(P)、积分(I)和微分(D)项来调节系统响应速度、消除稳态误差及抑制超调现象。优化PID参数的目的在于提升系统的整体表现,包括加快反应时间、增强稳定性以及提高抗干扰能力。文件中的PID_SOA.m代码可能使用了一种特定的优化方法调整了PID控制器的相关参数。 **SOA人群搜索算法** SOA(Social Organism Algorithm)是一种基于生物社会行为的人工智能优化技术,灵感来自于蚂蚁寻找食物或鸟群迁徙等自然现象。文件中提到的SOA_PID和SOAoptimum.m可能包含了利用这种算法来改善PID控制器性能的具体实现方式。此类人群搜索算法通常模拟个体间的互动以及整个群体的行为模式,在解决方案空间内进行探索并最终找到最优解。 **Sphere函数** Sphere函数是一种常用的无约束优化测试工具,其定义为所有维度上坐标值的平方和。文件中的Sphere.m可能实现了这个函数,并常被用来评估各种优化方法在寻找全局最小值方面的表现能力。由于该函数只有一个位于原点(0, 0,..., 0)处的全球最优点,所以优秀的算法即使从任何初始位置出发也应能够准确找到这一点。 **人群搜索与PID控制器结合** 上述信息表明thenewSOAoptimumForPID.m可能是一个利用改进版的人群搜索算法来优化PID参数的应用程序。通过模拟生物群体的行为模式,这种方法可以动态调整PID系数以期达到更佳的系统性能表现。这种技术为实现一种灵活且适应性强的控制策略提供了可能性,在面对不断变化的工作环境或条件时仍能保持高效。 这个压缩包提供了一系列关于如何利用人群搜索算法(SOA)来改进PID控制器参数的例子,并通过Sphere函数的应用评估了优化过程的有效性。这些资源对于学习和实践控制系统理论,特别是对需要改善其性能的工程师来说非常有用。
  • 二进制(MGSA) MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种名为MGSA的新型优化算法,即基于二进制的引力搜索算法。该算法采用MATLAB编程实现,旨在提高复杂问题求解效率与准确性。 这是一万有引力算法的二进制应用形式,可以视为GSA的一种变形。有兴趣的话,大家可以阅读《BGSA: Binary gravitational search algorithm》这篇文章。
  • (GSA).rar
    优质
    本资源为《引力搜索算法》压缩文件,包含详细介绍、代码示例及应用案例,适用于研究与学习优化问题解决方法。 GSA引力搜索.rar 这段描述并未包含任何联系信息或链接。如有更多关于文件内容或其他相关信息的需求,请告知。
  • MATLAB(GSA)程序
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB编写的万有引力算法(GSA)程序,适用于解决优化问题。该算法模拟了宇宙中天体间的引力作用原理。 这段代码提供了23个目标基准函数用于测试,并且运行结果表明该Matlab程序表现非常出色。如果需要使用自己的目标函数,只需在objFuc.m文件中用新的F_index插入你的自定义函数即可。
  • (GSA)-master.zip
    优质
    万有引力算法(GSA)代码包提供了实现基于牛顿力学原理优化问题求解的工具和示例程序。该算法模拟天体间的相互作用,适用于连续空间中的全局寻优任务。 引力搜索算法(GSA)在2009年首次被提出,这是一种基于万有引力定律和牛顿第二定律的种群优化算法。该算法通过调整粒子的位置来寻找最优解:随着计算过程的进行,粒子间根据它们之间的万有引力相互作用,在搜索空间内不断移动。当这些粒子到达最佳位置时,即意味着找到了问题的最优解。GSA利用了宇宙中质量和重力之间相互影响的基本原理,以此为基础构建优化算法机制。