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GSA算法的源代码程序

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简介:
本段介绍GSA(Gravitational Search Algorithm)算法的核心原理及其Python或MATLAB等编程语言实现的源代码结构与应用方法。 引力搜索算法源程序及原始论文提供完整且未经修改的英文版本供参考,具有很高的价值。

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  • GSA
    优质
    本段介绍GSA(Gravitational Search Algorithm)算法的核心原理及其Python或MATLAB等编程语言实现的源代码结构与应用方法。 引力搜索算法源程序及原始论文提供完整且未经修改的英文版本供参考,具有很高的价值。
  • MATLAB中万有引力(GSA)
    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。
  • 引力搜索(GSA)Python实现
    优质
    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。
  • GSA-matlab(万有引力搜索).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。
  • NSGA2
    优质
    简介:NSGA2算法的源代码程序提供了实现快速多目标优化的有效工具,适用于学术研究和工程应用中的复杂问题求解。 NSGA2源程序分享:这是一种基于Pareto排序及共享函数的多目标遗传算法,现提供MATLAB源代码。
  • DijkstraMatlab
    优质
    本简介提供了一个实现Dijkstra最短路径算法的Matlab源代码。该代码能够有效地在加权图中寻找从起点到终点的最小代价路径,适用于网络路由和地图导航等多种场景。 迪杰斯特拉算法的MATLAB源程序代码可以直接复制到MATLAB环境中使用,并且只需建立相应的矩阵即可。
  • 万有引力(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。
  • 引力搜索(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。
  • 引力搜索(GSA)解析及详尽注释
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    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。
  • MATLAB经典
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    本书提供了多种经典的算法,并通过MATLAB语言实现这些算法。读者可以通过书中的源代码学习和理解各种技术的具体应用。 在MATLAB环境中编程是解决各种数学问题的强大工具,尤其是在处理算法方面非常有用。“matlab经典算法程序源代码”这个压缩包包含了一系列用于理解和实践MATLAB编程的重要示例,涵盖了从基础到高级的多个领域。以下是这些文件分类及其中蕴含的知识点详细解析: 1. **解方程**: 解方程是数学中的基本任务,在MATLAB中可以使用`fzero`和`fsolve`等函数来求解非线性方程和系统。其中,`fzero`用于单变量方程的求解,而`fsolve`适用于多变量方程组。通过这些工具可以帮助解决物理、工程及经济等领域中的优化问题。 2. **MATLAB基础**: 这个文件夹可能包括了学习MATLAB所需的基础知识介绍,如语法结构、数据类型定义、控制语句(例如for循环和if条件)以及函数的编写方法等。此外还涵盖了如何使用工作空间、命令窗口及图形用户界面。 3. **数据分析**: MATLAB提供了强大的数据分析工具集,诸如`mean`、`std` 和 `corrcoef` 等函数支持数据统计分析、清理与预处理操作;另外还有如直方图(histogram)绘制和数据分布图表制作等辅助功能,这对理解复杂的数据特征非常有帮助。 4. **算术运算**: 这部分可能包括了基本的数学计算过程,例如加减乘除、指数幂次及三角函数等。在MATLAB中这些操作符与传统数学表达式相似,使数值处理变得直观且高效。 5. **规划问题解决方案**: 此分类涉及线性优化(使用`linprog`)、整数规划或非线性优化(利用`fmincon`) 的MATLAB实现方法。这类工具在工程设计、资源分配等实际应用中十分常见。 6. **插值与拟合技术**: 插值是指确定离散数据点间函数关系的方法,使用如 `interp1`, `interp2` 等命令可以进行一维和二维的插补;而拟合则是找到使给定的数据集尽可能接近某种数学模型的过程。MATLAB中的多项式拟合(polyfit)与非线性曲线拟合(`lsqcurvefit`)等功能对此非常有用。 7. **绘图功能**: MATLAB提供了广泛的图形绘制选项,包括但不限于`plot`函数用于创建线条图表、散点图等;而三维曲面的显示则可以使用 `surf`, `mesh`; 等高线图可通过 `contour`, `contourf` 来实现。此外还有专门用于图像数据展示的功能如`imagesc`. 通过深入学习和实践这些源代码,不仅可以掌握MATLAB的基本操作技能,还能提高对算法的理解与应用能力。对于初学者而言,这是一个非常宝贵的资源库,有助于从理论知识到实际编程技巧的全面提升。