多obhective GSA算法的matlab代码

资 源 简 介

多obhective GSA算法的matlab代码

详 情 说 明

引力搜索算法(GSA)是一种受牛顿万有引力定律启发的群体智能优化方法。在多目标优化问题中，GSA通过模拟粒子间的引力相互作用来探索解空间，能够有效平衡全局搜索和局部开发能力。

该算法的核心模块包括初始化、引力场计算、质量评估和位置更新四个主要部分。初始化阶段在搜索空间中随机分布代理位置，为后续迭代奠定基础。引力场计算模块根据代理的适应度值确定其质量，并通过牛顿万有引力公式计算每个代理受到的引力作用。

质量计算模块将目标函数值转换为质量值，表现更优的代理具有更大质量，从而产生更强的引力影响。移动模块则根据当前引力和先前速度来更新代理状态，包含速度更新和位置更新两个关键步骤。

引力常数计算模块动态调整引力强度，在迭代初期强调全局探索，后期侧重局部开发。边界处理确保代理始终在可行解空间内移动。目标函数评估模块则负责计算每个候选解的适应度值。

在多目标优化场景下，算法需要维护一个非支配解集，并通过特定机制处理多个目标间的权衡关系。测试函数模块提供了标准基准问题，用于验证算法性能表现。