智能優化算法：引力搜索算法-附代碼
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摘要：萬 有 引 力 搜 索 算 法 (gravitational searchalgorithm，GSA) 由伊朗的 Esmat Rashedi 教授等人提出，該算法是基于牛頓萬有引力定律的一種元啟發式智能優化算法，能夠用于解決優化問題。
1.算法原理
引力搜索算法利用物體間的萬有引力定律搜索最優解，全局優化能力突出。設 維空間引力系統中有
個粒子，定義第
個粒子位置為
。其中:
為第
個粒子在第
維中位置。GSA 算法流程見圖 1。
圖1 算法流程圖
粒子 在
時刻質量
為:
式中:為在
時刻粒子
的適應度函數值。
如求解適應度函數極小值，則
在第 維空間上，第
個粒子受第
個粒子作用力為:
式中: 為接近 0 的常量;
為
時刻引力常數。
式中:;
為迭代次數。
在第 維空間上，第
個粒子受其它粒子引力合力作用，用各粒子引力的隨機加權和表示，即:
式中: 為范圍在［0，1］間任意數。
基于牛頓第二定理，在第 維空間上粒子
在引力合力作用下加速度為:
在 中，粒子
更新在第
維空間位置
及速度
以實現迭代過程，速度及位置更新式為:
2.算法結果
算法結果
3.參考文獻
[1] Esmat R，Hossein N，Saeid S．GSA：A gravitational search algorithm[J]．Inform Sci，2009，179(13)：2232-2248．
[2] 劉永前, 徐強, Infield D , et al. 基于引力搜索神經網絡的風電機組傳動鏈故障識別[J]. 振動與沖擊, 2015, 34(2):134-137.
