Gravitational_Search_algorithm

资 源 简 介

Gravitational_Search_algorithm

详 情 说 明

Gravitational Search Algorithm（GSA）是一种基于牛顿万有引力定律的群体智能优化算法。它模拟了物理学中质量体之间的引力相互作用，通过不断调整候选解在搜索空间中的位置来寻找最优解。

GSA的核心思想是将搜索代理视为具有质量的粒子，每个粒子的质量与其适应度值（即目标函数值）相关。质量越大的粒子对周围粒子的吸引力越强，从而引导其他粒子向更优解的方向移动。算法主要包括四个关键步骤：

初始化阶段：随机生成一组粒子作为初始解，并计算每个粒子的适应度值。 计算引力和加速度：根据粒子的适应度值计算其质量，进而确定粒子间的引力大小和方向。适应度较好的粒子会产生更强的引力。 更新速度和位置：粒子根据受到的合力计算加速度并更新速度，从而移动到新位置。 迭代优化：重复上述步骤直至满足终止条件（如达到最大迭代次数或解的质量足够高）。

GSA的优势在于其强大的全局搜索能力和较快的收敛速度，尤其适合解决高维非线性优化问题。它已成功应用于工程优化、机器学习参数调优等领域。与遗传算法（EA）等传统进化算法相比，GSA通过物理启发的机制减少了随机性依赖，往往能更稳定地逼近全局最优解。

对于想进一步探索的读者，可以考虑研究GSA与其他算法的混合版本（如混合粒子群算法），或者针对特定问题调整引力计算方式以提升性能。