引力搜索算法与粒子群算法结合的混合算法

资 源 简 介

引力搜索算法与粒子群算法结合的混合算法

详 情 说 明

引力搜索算法(GSA)与粒子群算法(PSO)是两种经典的群体智能优化算法，它们各自具有独特的优势。GSA通过模拟物理引力机制实现搜索，具有较好的全局探索能力；而PSO通过个体与群体经验引导搜索，在局部开发方面表现突出。将这两种算法结合形成的混合算法，能有效平衡全局探索与局部开发能力。

在混合策略设计上，通常采用协同框架或嵌入机制。协同框架可能让两种算法交替执行或并行运行，通过信息共享提升搜索效率；嵌入机制则可能在GSA的引力计算中引入PSO的速度更新公式，或反之。这种融合能弥补单一算法易陷入局部最优或收敛速度慢的缺陷。

为验证混合算法的性能，研究者常选用CEC标准测试函数集，包含单峰、多峰、旋转平移等复杂函数。测试时需关注收敛精度、稳定性以及函数评估次数(FEs)等指标，并与原始GSA、PSO以及遗传算法等基准对比。实验结果表明，混合算法在高维非线性问题上通常展现更强的鲁棒性，尤其在旋转病态函数中优势显著。

未来改进方向包括动态调整混合权重、引入自适应机制，以及结合深度学习进行种群初始化等。这类混合算法在工程优化、神经网络训练等领域具有广阔应用前景。