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引力搜索算法(GSA).rar

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简介：
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。

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  • 引力搜索算法(GSA).rar
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    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。
     
  • GSA-matlab代码（万有引力搜索算法）.rar
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    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。
     
  • 引力搜索算法(GSA)的Python实现代码
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    本项目提供引力搜索算法（GSA）的Python实现代码。GSA是一种受万有引力定律启发的优化方法，在解决复杂问题时表现出色。此代码为科研及工程应用提供了便捷工具。 引力搜索算法（GSA）的Python代码可用于最小化基准函数。参考文献为：Rashedi, Esmat, Hossein Nezamabadi-Pour和Saeid Saryazdi。“GSA: 引力搜索算法。”信息科学179.13 (2009): 2232-2248。 所使用的代码模板类似于已有的相关版本。兼容的Python环境为：Python 2.*或3.*。此代码可供非商业用途使用，如在工作中应用该代码，请给予适当认可。
     
  • 引力搜索算法(GSA)源码解析及详尽注释
    优质
    本资源深入剖析了引力搜索算法（GSA）的核心原理与实现细节，并提供详尽注释的源代码，有助于读者快速掌握GSA的工作机制及其应用。 引力搜索算法将所有粒子视为有质量的物体，在无阻力环境中运动。每个粒子会受到解空间内其他粒子万有引力的影响，并产生加速度朝向质量更大的粒子移动。由于粒子的质量与其适应度值相关，即适应度较高的粒子具有较大的质量，因此，较小质量的粒子在逐渐接近较大质量的过程中会逼近优化问题中的最优解。 该代码基于MATLAB实现，注释详尽且逻辑清晰，非常适合用于学习算法原理和编程实践。代码中使用了五个不同的基本测试函数来评估算法性能，并将迭代过程可视化展示出来，直观地呈现引力搜索算法的工作原理。
     
  • 万有引力算法(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。
     
  • 【优化求解】利用引力搜索算法(GSA)求解最优目标的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于引力搜索算法（GSA）实现的MATLAB代码，用于解决各类最优化问题。通过模拟万有引力定律，该工具箱旨在高效地寻找复杂系统中的最优解或近似最优解。 基于引力搜索算法GSA求解最优目标的Matlab源码分享。此代码旨在帮助用户通过优化方法寻找特定问题下的最佳解决方案。引力搜索算法是一种模拟宇宙中天体间相互作用过程的智能计算技术，适用于解决各种复杂的优化难题。下载并使用该资源可以帮助研究者和工程师更有效地进行项目开发与实验分析。
     
  • MATLAB中的万有引力算法(GSA)程序
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    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。
     
  • 基于二进制的引力搜索算法(MGSA) MATLAB程序
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    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。
     
  • 基于万有引力搜索算法的函数优化（MATLAB）
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    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。
     
  • 改良版Tent混沌万有引力搜索算法研究
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    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。