万有引力单目标优化算法

资 源 简 介

万有引力单目标优化算法

详 情 说 明

万有引力单目标优化算法是一种基于物理学中万有引力定律启发的智能优化算法，主要用于解决单目标线性规划问题。该算法模拟了宇宙中天体之间相互吸引的现象，将优化问题中的解视为具有质量的粒子，通过计算粒子间的引力作用来引导搜索过程。

算法核心思想是通过评估粒子（候选解）的质量（适应度值），质量越大的粒子对其他粒子的吸引力越强。在迭代过程中，质量较优的粒子会吸引质量较差的粒子向其靠拢，从而逐渐引导整个种群向最优解方向移动。这种机制使得算法能够有效地平衡全局探索和局部开发能力。

万有引力优化算法特别适合处理单目标线性规划问题，因为其引力计算方式可以很好地映射到线性约束条件的处理上。算法的参数设置相对简单，主要涉及引力常数、粒子初始位置和速度等物理参数的设定。通过调整这些参数，可以控制算法的收敛速度和搜索范围。

相比传统优化方法，万有引力算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，能够避免陷入局部最优解。同时，由于其物理背景直观，算法实现和理解都相对容易，适合工程应用中的各类单目标优化问题求解。