第24章 基于引力搜索算法的函数优化分析
搜索引擎优化与搜索算法分析
搜索引擎优化与搜索算法分析搜索引擎是我们网上生活中不可或缺的一部分，我们经常使用搜索引擎来查找信息、商品、服务等。
但是，搜索引擎并不是人人都能够顺利使用的，因为搜索结果的排名往往影响着我们的选择。
而这就需要搜索引擎优化(SEO)和搜索算法的分析了。
一、什么是搜索引擎优化(SEO)搜索引擎优化(SEO)是通过优化网站结构、内容、关键词等因素，来提高网站在搜索引擎中的排名，从而吸引更多的流量和用户。
SEO可以具体表现为两种形式：一是内部优化，即对网站内部结构和内容进行优化；二是外部优化，即通过外部的一系列手段来提高网站的权威性和影响力。
SEO的好处是显而易见的，它能够通过提高网站的排名，让更多的用户看到网站，从而提高流量和转化率。
SEO优化可以分为技术优化和内容优化两部分，其中技术优化包括网站结构优化、代码优化、页面优化等，而内容优化则包括内容制作、关键词优化、网站更新等。
SEO的实践过程并非简单的加几个关键词、构建几个链接就可以搞定的，必须建立在对搜索算法的深刻理解和分析的基础上。
二、搜索算法的分析搜索算法是搜索引擎里的基础，其核心任务是将用户的搜索请求与网页、图片、视频、新闻等内容进行匹配，生成相应的搜索结果。
而搜索算法的好坏直接影响着搜索结果的质量，进而影响着用户的体验。
搜索算法的核心任务是确定一个网页的权威性，也就是确定该网页的排名。
排名靠前的网页意味着更优质的内容，从而吸引更多的流量。
目前，主要的搜索引擎算法包括Google的PageRank算法、百度的百度快照算法、360搜索的泛站群算法等。
1. Google的PageRank算法PageRank算法是Google搜索引擎搜索排名的核心算法之一，它通过分析网页之间的链接关系，来确定网页的权威性和排名。
简单来说，如果一个网页的链接被多个权威网站所引用，那么其排名也会相应地提高。
PageRank算法的优劣取决于用户行为的模拟，如果模拟得不够真实或者存在操纵，则可能导致算法的结果不准确。
基于混沌万有引力搜索算法的SVM参数优化及应用
（ 北 京科技 大 学计算机 与通 信工 程 学院 北 京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ） （ 中 国石 油大 学（ 华东 ） 青 岛２ ６ ６ ５ ８ ０ ）
摘 要 针 对万有 引力搜 索算法存在局部优化能力差的 问题 ， 引入 混沌序 列和遗传算 法的交叉思想对其改善 ， 并将 其
应用于 Ｓ ＶＭ 的参数优化 ， 通过仿真 实验验 证 了该 Ｓ ＶＭ 模 型具有更高的精度 。最后将该模 型应 用于火 电厂一 次风机
（ ｄ一 １， ２， … ， Ｄ）
（ ８）
生 ｑ个新粒子 ， 最后保 留包括 自身在 内的 ｑ ＋１ 个 粒子 中适 应 度最好 的粒 子 。该 操 作相 当于使较 差粒 子尽 快跳 出当前 位 置 。利用混沌序列产生较大邻域 内的粒子 的步骤如下 ： （ １ ） 利用式 （ １ ３ ） 、 式（ １ ４ ） 得到 ｑ 个混沌变 量 。
第４ ２卷
第４ 期
计
算
机
科
学
２ ０ １ ５ 年 ４月
Ｃｏ ｍ ｐｕ ｔ ｅ ｒ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｖｏ １ ． ４ ２ Ｎｏ ． ４ Ａｐ ｒ ２ ０ １ ５
基 于混 沌 万 有 引力 搜 索 算 法 的 Ｓ Ｖ Ｍ 参 数 优 化 及 应 用
龚 安 吕 倩 胡 长军 康 忠健 李华 昱
算法～样 ， Ｇ Ｓ Ａ也存在局部优化能力差 的问题 。因此本 文提 出将 混沌序 列Ｅ ６ ， ７ ］ 和遗传 算法 ＿ ８ ］ 的交 叉思 想 引入 Ｇ Ｓ Ａ中， 并将改进后 的算法 用于 Ｓ Ｖ Ｍ 参 数优 化 ， 通 过 实验仿 真验 证 了该算法 能够 获得更高 的精度 。将其应用到火 电厂的一次风
的粒 子 ， 粒子因为万有引力的作用相互 吸引 ， 使得朝着质量最
基于引力搜索算法的相干信号源DOA估计方法
基于引力搜索算法的相干信号源DOA估计方法张正文;舒治宇;包泽胜;谭文龙【摘要】针对最大似然(ML)DOA估计方法存在着运算量高且容易收敛到局部极值的问题.结合引力搜索算法(GSA)与最大似然方法,提出了一种GSA-ML方法.将最大似然函数作为GSA算法的适应度函数,在遵循ML方法的主体思想同时,利用GSA 算法运算量低和收敛速度快的优点,成功地找到似然函数的全局最优解;并保存了ML方法的优点.仿真结果表明,GSA-ML方法不仅能有效估计相干信号源;并且相比MUSIC、ESPRIT和TLS-ESPRIT算法,拥有更高的精度和估计成功概率.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2018(018)018【总页数】5页(P192-196)【关键词】引力搜索算法;最大似然估计;DOA估计;相干信号源【作者】张正文;舒治宇;包泽胜;谭文龙【作者单位】湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉430068;湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉430068;湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉430068;国网湖北省电力公司检修公司,武汉430050【正文语种】中文【中图分类】TN911.23阵列信号处理是电子信息领域的重点方向之一，在雷达、通信和信号处理等相关领域得到了广泛应用；最近以来引起了很高的重视，其发展重心主要集中在波束形成和DOA估计的问题上[1，2]。
经典的DOA估计方法，如MUSIC(multiple signal classification)算法[3]、ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance technique)算法[4]和TLS-ESPRIT(整体最小二乘ESPRIT)算法[5]，能准确估计非相干信源，但遇到相干信源的情况时，算法的性能就会变得很差，且其优越的性能依赖于高信噪比的环境[6—8]。
最大似然方法效果良好，并且当信噪比不高的条件下，其表现出的实际效果比MUSIC等其他传统方法好得多，但是ML方法的运算步骤往往是一个多维的非线性优化过程，运算量非常巨大，如何有效地实现ML方法一直是众多学者的研究热点之一。
改进的万有引力搜索算法在函数优化中的应用
改进的万有引力搜索算法在函数优化中的应用张维平;任雪飞;李国强;牛培峰【摘要】万有引力搜索算法应用于函数优化问题时易陷入局部最优解且优化精度不高.针对这些问题,提出了一种改进的万有引力搜索算法.该算法通过引入反向学习策略、精英策略和边界变异策略,显著地提高了万有引力搜索算法中粒子的探索能力与开发能力,获得了较强的全局优化能力和局部优化能力.通过对6个非线性基准函数进行仿真实验,结果表明:与基本的万有引力搜索算法、加权的万有引力搜索算法和人工蜂群算法相比,改进的万有引力搜索算法在求解复杂函数的优化问题时具有更好的优化性能.%Gravitational Search Algorithm (GSA) easily traps into local optimal solutions and its optimization precision is poor when being applied to function optimization problems. An improved GSA ( IGSA) was put forward to solve these problems. It significantly improved the exploration and exploitation abilities of GSA, and had good global and local optimization abilities by introducing opposite learning strategy, elite strategy and boundary mutation strategy. The proposed IGSA had been evaluated on six nonlinear benchmark functions. The experimental results show that, compared with standard GSA, the weighted GSA ( WGSA) and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms, the IGSA has much better optimization performances in solving various nonlinear functions.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(033)005【总页数】4页(P1317-1320)【关键词】万有引力搜索算法;数值函数优化;人工蜂群算法;启发式优化算法;群体智能【作者】张维平;任雪飞;李国强;牛培峰【作者单位】秦皇岛职业技术学院机电工程系,河北秦皇岛066100;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;秦皇岛职业技术学院机电工程系,河北秦皇岛066100;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP301.60 引言在过去几十年中，越来越多的研究人员从自然现象中得到启发，提出了许多启发式优化算法并将其用于解决一些复杂的计算问题。
引力搜索算法的改进_徐遥
M1
M4 F14
a1 F12
F13 F1
M3
M2
图 1 引力作用图
平方成反比 （但在引力搜索算法中， 通过实验表明， 用 R 代替
R2 所得到的效果更好） ： M1 M 2 F=G （1） R2 G 代表引力常数， M1 和 M 2 分 其中 F 是代表万有引力的大小， R 为两个粒子之间的欧氏距离。 别代表两个粒子的惯性质量，
（5）
α 等于 20， 其中 G0 等于 100， T 是系统迭代的次数。 Rij (t) 是第 i 个粒子和第 j 个粒子之间的欧氏距离： Rij (t) = Xi (t) X j (t)
2
（6）
以使得粒子搜到的最优值更好。因此， 提出了基于权值的引 力搜索算法。 对于基于权值的引力搜索算法， 在 GSA 算法为基础上， 在 每一次的迭代过程中， 根据式 （12） 和式 （13） 计算出的惯性质
N
个随着时间增加而减少的线性函数。 kbest(t) 一开始的值为 搜索粒子的数量， 也就是说， 一开始， 所有的粒子都作用其他 的粒子。在最后 kbest(t) 值应该为 1， 也就是只有一个惯性质 量最大的粒子作用其他的粒子。因此， 等式 （7） 的定义如下：
Fid (t) =
j Î kbest j ¹ i
质量。 在一个 D 维的搜索空间Байду номын сангаас， 假设有 N 个粒子， 定义第 i 个 粒子的位置为：
d n 2 Xi = ( x1 i x i x i x i ) for i = 1 2 N
（3）
作者简介： 徐遥 （1985—） ， 男， 硕士研究生， 研究方向为人工智能与模式识别； 王士同 （1964—） ， 男， 博士生导师。E-mail： xuy2030@ 收稿日期： 2010-08-20； 修回日期： 2010-10-18； CNKI 出版： 2011-02-24； /kcms/detail/11.2127.TP.20110224.1546.027.html
基于改进引力搜索算法的应用研究
基于改进引力搜索算法的应用研究基于改进引力搜索算法的应用研究引言：随着现代科技的飞速发展，人们对于算法的要求也越来越高。
强大的计算能力使得研究者可以尝试更多更复杂的算法方法来解决实际问题。
其中，引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）作为一种新兴的优化算法，在多个领域中有着广泛的应用。
本文旨在通过对引力搜索算法的改进以及应用案例的研究，探讨其在解决实际问题中的优势和潜力。
1. 引力搜索算法的原理与特点引力搜索算法是一种仿生智能算法，灵感来源于引力的物理现象。
其基本原理是通过模拟引力系统中的物体之间相互吸引和排斥的过程，来逐步搜索优化问题的最佳解。
引力搜索算法与其他常见的优化算法相比，具有以下几个特点：（1）简单直观：引力搜索算法的基本思想类似于天体之间的相互作用，易于理解和实现。
（2）全局搜索能力强：引力搜索算法具有强大的全局搜索能力，能够找到全局最优解。
（3）较小的参数设置：相比于其他优化算法，引力搜索算法的参数设置较少，降低了算法的复杂性。
2. 改进引力搜索算法的方法尽管引力搜索算法具有很多优点，但在实际应用中还存在一些问题，例如收敛速度较慢、易于陷入局部最优等。
为了解决这些问题，研究者进行了一系列的改进，主要包括以下几个方面：（1）引入个体历史信息：通过引入个体的历史信息，可以帮助算法更好地记忆历史搜索轨迹，从而加快算法的收敛速度。
（2）引入步长控制策略：通过引入步长控制策略，可以有效避免算法陷入局部最优，并提高搜索的全局性。
（3）引入多样性维持机制：通过引入多样性维持机制，可以保持种群的多样性，增加算法的健壮性。
3. 引力搜索算法在实际问题中的应用案例引力搜索算法已经在多个领域中得到广泛应用，下面列举其中几个领域的应用案例：（1）无线传感器网络优化：引力搜索算法可以用于优化无线传感器网络的布局问题，通过最小化能量消耗或最大化网络覆盖范围，来提高网络性能。
基于引力搜索算法的特征选择与分类模型研究
基于引力搜索算法的特征选择与分类模型研究引言：特征选择是数据预处理的重要环节之一，它可以帮助提取出最具代表性和区分性的特征，以提高分类模型的性能。
然而，传统的特征选择方法往往需要耗费大量时间和计算资源，并且可能存在特征冗余的问题。
为了解决这些问题，本文提出了基于引力搜索算法的特征选择与分类模型研究。
引力搜索算法是一种基于物理引力的优化算法，它模拟了物体之间的相互吸引和排斥的过程，具有全局搜索和收敛速度快的优点。
通过将引力搜索算法应用于特征选择和分类模型中，可以高效地找到最佳特征子集，并构建出性能优良的分类模型。
一、引力搜索算法的原理与特点引力搜索算法是一种基于物理引力的优化算法，其原理是模拟物体之间的引力相互作用。
在引力搜索算法中，每个个体被看作一个天体，其位置表示了解的位置，通过计算个体之间的引力和移动步长来更新个体的位置。
引力搜索算法具有以下几个特点：1. 全局搜索能力强：引力搜索算法能够通过相互引力的作用在整个搜索空间中进行全局搜索。
2. 收敛速度快：引力搜索算法采用引力和移动步长的动态更新策略，能够快速收敛到最优解。
3. 简单易实现：引力搜索算法的思想简单易懂，实现起来较为简单。
二、引力搜索算法在特征选择中的应用特征选择是从原始特征集中选取出最有效的特征子集的过程。
传统的特征选择方法往往需要计算特征子集的评价指标，然后进行搜索和优化。
而引力搜索算法通过模拟引力相互作用的过程，可以直接寻找最佳特征子集，从而避免了耗时的评价指标计算和搜索过程。
在引力搜索算法的特征选择中，可以通过如下步骤进行：1. 初始化引力搜索算法的参数，包括个体数量、引力常数、移动步长等。
2. 初始化种群的位置，即每个个体的特征子集。
3. 计算个体之间的引力，并根据引力和移动步长来更新个体的位置。
4. 根据特定的停止准则，判断是否达到停止条件。
若满足停止条件，则停止搜索；否则，返回第3步继续搜索。
5. 根据引力搜索算法的结果，选择最佳的特征子集作为最终的特征选择结果。
改进引力搜索算法优化的SVM模拟电路故障诊断
改进引力搜索算法优化的SVM模拟电路故障诊断
梅恒荣;刘冬梅;何怡刚;殷礼胜;赵丽欣;赵蓓蕾
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2018(35)5
【摘要】文本在引力搜索算法(GSA)的基础上,通过引入粒子群算法中的惯性权重
和全局记忆性、时变引力搜索策略和边界变异策略,提出一种改进引力搜索算法(IGSA)来优化SVM参数(IGSA-SVM)的改进型分类器.首先选取三个UCI数据集进行仿真分析,结果表明IGSA-SVM分类器在分类准确率和分类时间上优于GS-SVM、GASVM、PSO-SVM和GSA-SVM分类器.然后分别采用线性和非线性模拟电路
来进行故障诊断,结果表明IGSASVM分类器能有效地防止局部收敛并提高了诊断
的优化效率.
【总页数】7页(P109-115)
【关键词】支持向量机;改进引力搜索算法;模拟电路;故障诊断
【作者】梅恒荣;刘冬梅;何怡刚;殷礼胜;赵丽欣;赵蓓蕾
【作者单位】合肥工业大学电气与自动化工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP277
【相关文献】
1.差分杂草算法优化SVM的模拟电路故障诊断 [J], 刘自鹏;李志华;陈欣
2.遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法 [J], 陈世杰;连可;王厚军
3.正弦余弦算法优化的SVM模拟电路故障诊断 [J], 朱静;何玉珠;崔唯佳
4.基于IGWO算法优化的SVM模拟电路故障诊断 [J], 熊魁;岳长喜;刘冬梅;梅恒荣
5.改进粒子群算法优化的SVM模拟电路故障诊断 [J], 梅恒荣;殷礼胜;刘冬梅;何怡刚;袁莉芬;赵丽欣;陈鹏;赵蓓蕾;任帅
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引力搜索算法的改进
Ｓ ｈ ｏ ｆ Ｄｉ ｉ ｌＭ ｅ ｉ Ｊａ ｇ ａ ｉ ｅ ｓｔ Ｗ ｕ ｉ Ｊａ ｇ ｕ ２ ４１ ２， ｉａ ｃ ｏ ｌｏ ｇｔ ａ ｄ ａ，ｉｎ ｎ ｎ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｙ， ｘ ， ｉｎ ｓ １ ２ Ｃｈ ｎ
ｗｅｇ ｔ ｄ Ａ・ ｍｐ ｔ ｒ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ｎ ｕ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ａ ｄ ＸＵ ｏ Ｗ ＡＮＧ Ｓ ｉ ｎ ・ ｈ ｎ ｅ ｖ ｒ ｉ ｎ ｆ ｇ ａ ｉａ ｏ ａ ｅ ｒ ｈ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ： ｉ ｈ ｅ ＧＳ Ｃｏ Ｙａ ， ｈ ｔ ｇ Ｅｎ ａ ｃ ｄ ｅ ｓｏ ｏ ｒ ｖ ｔ ｔ ｎ ｌ ｓ ａ ｃ １ ｏ ｉｈ ｏ ｉ
Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｉ ｅｉ ｄ ｐ ｌａｉ ｓ ｏ ｐ ｔ ｇ ｅ ｎ ａ Ａｐｉ ｔｎ 计算机 工程 与应用 ｅＥ ｎ ｒ ｇ ｎ ｃ ｏ
引力搜索算法 的改进
徐 遥， 王士 同
ＸＵ ａ ， ＡＮＧ ｈ ｔ ｎ Ｙ ｏＷ Ｓ ｉ ｇ ｏ
江南大学 数字媒体学院 ， 江苏 无锡 ２４２ １１２
在解决 高维 空间的优化 问题时 ， 问题复杂 性的增加 ， 由于 搜索 空间随 着问题大 小的增加 成指数 倍增加 ， 用经典 的优化 算法得到一个合适的解仍 然不切实际。 过去的 １年 里 ， ０ 许多专家受到 自然界各种行为的启发 ， 提 出了许多启发 式优化算 法 以解 决复杂 的计算 问题 ， 例如粒子 群优 化算法 遗传 算法 ， 退火 算法 蚁群 算法 ｎ 等 。 ， 模拟 ， 等 然而 以上每一种 算法只是在针对特殊 的问题比其他 的算法 的 效果要好 ， 因此探索一种新的启发式算法仍 然是有其必要 的。
万有引力优化算法
万有引力优化算法
万有引力优化算法是一种基于自然界中万有引力的优化算法，它模拟了天体之间的引力作用，通过不断地迭代来寻找最优解。
该算法最初由Ramin Rajabioun于2011年提出，其灵感来源于牛顿万有引力定律。
在万有引力优化算法中，每个解都被看作是一个天体，而每个天体都会受到其他天体的引力作用。
这些天体之间的引力大小与距离成反比例关系，即距离越近，引力越大。
在每次迭代中，每个天体都会受到其他天体的引力作用，从而移动到更优的位置。
这个过程类似于天体之间的相互吸引和排斥，最终达到全局最优解。
与其他优化算法相比，万有引力优化算法具有以下优点：
1. 全局搜索能力强：该算法能够在整个搜索空间中进行全局搜索，从而找到全局最优解。
2. 收敛速度快：由于该算法模拟了天体之间的引力作用，因此在搜索过程中，解会不断地向更优的位置移动，从而加快了收敛速度。
3. 适用范围广：该算法适用于各种类型的优化问题，包括连续型、离散型、多模态和非线性问题等。
万有引力优化算法已经被广泛应用于各种领域，如机器学习、图像处理、信号处理、电力系统等。
例如，在机器学习中，该算法可以
用于优化神经网络的权重和偏置，从而提高模型的准确性和泛化能力。
万有引力优化算法是一种高效、全局搜索能力强、适用范围广的优化算法，它的应用前景非常广阔。
一种万有引力优化算法及其收敛性分析
ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｃ ａ ｐ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ．Ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ａ ｉｎ ｒ ｇ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｄ ｅ ｔ ｅ ｍ ｉ ｒ ｎ ｅ ｄ ｂ ｙ ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ａ ｌ ｇ ｒ ａ ｖ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ — ｍｏ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｉ ｎ ｓ ｔ ｅ ａ ｄ ｏ ｆ ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ ｉ ｍｐ ａ ｃ ｔ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｕ ＧＯ ｗａ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ．Ｅ ｘ — ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｏ ｗｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｔ ’ Ｓ ｂ ｒ ｉ ｅ ｆ ａ ｎ ｄ ｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｙ ｇ ｅ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ，ｓ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｓ ｌ ｏ ｗ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｎ Ｐ Ｓ Ｏ ，ｂ ｕ ｔ
法． Ｐ Ｓ Ｏ作 为一 种并 行 优化 算 法 ， 虽然 可 以 用 于解 决大 量非线 性 、 不 可 微 和 多 峰 值 的复 杂 问题 优 化 ， 目前 也在 函数 优化 、 神 经 网 络 训练 、 工 业 系统 优化
gsa算法流程-概述说明以及解释
gsa算法流程-概述说明以及解释1.引言1.1 概述GSA算法，即Gravitational Search Algorithm（引力搜索算法），是一种基于引力的全局优化算法。
它模拟了物理引力的作用机制，通过引力和质量的概念来进行搜索优化。
该算法最初由Rashedi等人于2009年提出，并且在许多领域得到了广泛的应用。
GSA算法的核心思想是模拟粒子间的引力相互作用，其中每个粒子代表一个候选解，并由其质量和位置确定。
粒子之间通过计算引力来更新其位置，并逐步进行全局搜索以找到最优解。
在整个搜索过程中，算法通过对所有粒子进行迭代调整来提高全局搜索的效果，以尽可能快地达到最优解。
不同于其他优化算法，GSA算法以一种高度并行的方式工作，这是由于粒子之间的引力作用是根据它们之间的距离和质量来计算的。
如果两个粒子之间距离较近并且质量较大，它们之间的引力将会比较强，从而导致这两个粒子相互靠近并进行信息交流。
这种并行性使得GSA算法在处理大规模和高维度问题时表现出色。
总体而言，GSA算法在全局优化问题中具有一定的优势。
通过模拟物体之间的引力相互作用，它能够在问题的解空间中进行全面且高效的搜索。
本文将详细介绍GSA算法的流程，并通过具体案例来展示其实际应用和性能。
通过深入理解和掌握GSA算法的流程，我们可以更好地利用这一算法来解决实际问题。
1.2 文章结构本文将围绕二进制格雷独立散列（GSA）算法展开讨论，旨在介绍该算法的原理、应用场景以及其核心流程。
文章分为引言、正文和结论三个部分，具体结构如下：引言部分（Chapter 1）：在本部分中，我们将首先对本文的研究背景进行概述，介绍GSA算法的基本概念和发展历程。
随后，我们将给出本文的主要目标和研究内容，以及相关研究的研究方法和数据来源。
正文部分（Chapter 2）：本部分是本文的核心部分，将详细介绍GSA 算法的原理和流程。
首先，我们将对GSA算法的基本概念进行介绍，包括二进制格雷独立散列的定义和特点。
基于引力恒星搜索算法的无线传感器网络优化研究
基于引力恒星搜索算法的无线传感器网络优化研究无线传感器网络是一个具有很高研究价值的领域，其应用涉及到诸多领域，如环境监测、智能交通、医疗健康等。
无线传感器网络中存在着传感器节点密集分布、有限能源与处理能力、复杂的无线信道环境等问题，如何有效地解决这些问题成为了研究重点。
近年来，引力恒星搜索算法被引入到无线传感器网络优化研究中，并得到了广泛应用。
引力恒星搜索算法是由Mahdavi等人于2007年提出的一种群体智能算法。
其主要思想是将搜索空间看作是一个由多个引力物体组成的系统，引力物体之间存在引力作用。
在算法的迭代过程中，通过同步更新每个引力物体的位置和速度，并根据引力作用计算每个引力物体的适应值，最终每个引力物体将会收敛到全局最优解附近。
在无线传感器网络中，每个传感器节点可以看作是一个引力物体。
传感器节点之间通过无线通信互相影响，这种相互作用可以利用引力恒星搜索算法来刻画。
在算法的实现过程中，需要确定传感器节点间的引力作用方式、适应度函数以及搜索空间的限制条件等问题。
其中，适应度函数需要根据具体问题进行设计，而搜索空间的限制条件则主要有位置限制和速度限制两个方面。
在实际应用中，引力恒星搜索算法被广泛用于解决无线传感器网络的路由优化、能量优化等问题。
例如，在路由优化问题中，利用引力恒星搜索算法可以分别计算每个传感器节点对其他节点的引力作用，并根据节点之间的质心位置来确定路由路径；在能量优化问题中，可以利用引力恒星搜索算法计算各节点之间的引力作用，并根据节点的位置、速度等信息来调整节点的能量分配。
总之，引力恒星搜索算法是一种有效的优化算法，在无线传感器网络中有广泛的应用前景。
未来，我们需要进一步深入探究引力恒星搜索算法的机制和优化方法，以提高其在无线传感器网络中的性能表现。
基于引力搜索算法参数优化的改进PCNN遥感图像分割
基于引力搜索算法参数优化的改进PCNN遥感图像分割陈慧珺;王建华;李垣江【期刊名称】《江苏科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(032)001【摘要】In order to improve the accuracy of the target segmentation of remote sensing image, a kind of algo-rithm of remote sensing image segmentation is proposed which is based on parameter optimization of gravitational search algorithm.First,we reform the classical PCNN model,redescribe the relationship of excitation and inhi-bition between neurons and improve the linking item and the dynamic threshold.Then, we use the new PCNN model to ignite the neurons of input image and extract the ratio of image entropy and energy from the output of PCNN.At the same time,we treat it as the fitness function of gravitational search algorithm and the convergence criteria of gravitational search algorithm is entropy variation.According to the global searching ability of gravita-tional search algorithm,we could find out the optimal parameter of PCNN model,which has an influence on seg-mentation effect.Finally,compared with OTSU method and maximum entropy segmentation method and PCNN segmentation method,the result of Matlab simulation proved that the proposed method is much better than the others,it is adapt to the remote sensing image segmentation.%为了提高遥感图像目标分割的精度,提出了一种基于引力搜索算法参数优化的改进脉冲耦合神经网络(pulse cou-pledneural network,PCNN)遥感图像分割算法.首先对经典PCNN模型进行改进,重新描述神经元之间的激励和抑制关系,改进连接输入项和动态阈值.然后利用新颖的PCNN模型对输入图像进行点火处理,并从其输出结果中提取图像熵和能量的比值作为引力搜索算法的适应度函数,且将熵的变化值作为引力搜索算法的收敛依据,利用引力搜索算法的全局搜索能力寻找PCNN模型中影响分割效果的关键参数的最优值.最终通过Matlab仿真,将该方法与OTSU方法、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,结果证明文中方法具有较好的分割效果,更适用于遥感图像的分割.【总页数】6页(P100-105)【作者】陈慧珺;王建华;李垣江【作者单位】江苏科技大学电子与信息学院,镇江212003;江苏科技大学电子与信息学院,镇江212003;江苏科技大学电子与信息学院,镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TP319【相关文献】1.基于参数优化改进型可能聚类的遥感图像分割 [J], 武斌;黄庆丰;魏元春2.基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割 [J], 曲仕茹;杨红红3.基于万有引力搜索算法图像分割的实现 [J], 戚娜;马占文4.基于万有引力搜索算法图像分割的实现 [J], 戚娜;马占文;5.基于改进引力搜索算法的SVM的参数优化及应用 [J], 王云锋;刘丹;裴作飞;姚丽霜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
引力搜索算法的改进
引力搜索算法的改进徐遥;王士同【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)035【摘要】引力搜索算法GSA(Gravitational Search Algorithm)是最近由Esmat Rashedi基于引力定律提出的一个新算法.在引力搜索算法的基础上对其进行改进,得到了基于权值的引力搜索算法.与引力搜索算法相比,该算法在每一次迭代的过程中,都对粒子的惯性质量加一个权值.用算法对许多基准函数测试的实验效果表明,该方法可以使得引力搜索算法得到更好的结果.%Gravitational Search Algorithm(GSA) based on the law of gravity is proposed recently by Esmat Rashedi.In the paper, weighted GSA is proposed as the enhanced version of pared with GSA, the proposed algorithm assigns a weighted value to inertia mass of every agent in each iteration process.The experimental results show the proposed algorithm can obtain better solutions for a lot of the benchmarking functions than GSA.【总页数】5页(P188-192)【作者】徐遥;王士同【作者单位】江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122;江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种改进的引力搜索算法及其波束赋形 [J], 孙翠珍; 丁君; 郭陈江2.基于Voronoi图和改进引力搜索算法的电动汽车充电站选址定容 [J], 赵炳耀;陈璟华;郭经韬;陈友鹏;张兆轩3.改进的引力搜索算法及在波束赋形中的应用 [J], 孙翠珍4.基于改进万有引力搜索算法的南中环桥模型修正 [J], 秦世强;甘耀威;康俊涛5.基于改进引力搜索算法的认知无线网络频谱分配 [J], 张海辉;徐钦帅;史治平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于引力搜索和分布估计的混合离散优化算法
基于引力搜索和分布估计的混合离散优化算法
蒋悦;沈冬梅;赵彦;高尚策
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2014(34)7
【摘要】针对传统离散引力搜索算法(GSA)容易陷入局部最小解的问题,提出了一种引力搜索和分布估计的混合离散算法GSEDA.通过有效地利用个体在引力搜索的历史统计信息,结合分布估计建立的概率分布模型,生成新的具有全局统计意义的优良解,继而更新搜索群体,使算法搜索更加平衡了空间的开发和探索能力,从而使得算法具有更强的跳出局部最优解的能力.仿真实验结果表明提出的新算法比传统算法具有更好的优化性能和鲁棒性.
【总页数】6页(P2074-2079)
【作者】蒋悦;沈冬梅;赵彦;高尚策
【作者单位】江苏信息职业技术学院物联网工程系,江苏无锡214153;东华大学信息科学与技术学院,上海201620;江苏信息职业技术学院物联网工程系,江苏无锡214153;东华大学信息科学与技术学院,上海201620
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于分布估计的离散粒子群优化算法 [J], 周雅兰;王甲海;印鉴
2.一种基于单纯形搜索的混合分布估计算法 [J], 张婷;韩璞;刘淼
3.基于自适应学习搜索框架的混合分布估计算法 [J], 张庆彬;刘波;田彦平;贺媛媛
4.基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识 [J], 唐柱;丁学明;刘灿
5.基于引力搜索和粒子群混合优化算法的证券投资组合问题研究 [J], 陈国福;陈小山;张瑞
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24.1.6 参数分析
t M j X it 1 X it rand Vi t G0 e at /T rand X tj X it j 1 Rij N
万有引力算法实际上跟差分进化算法（DE）有些类似，公式的后半部分是粒子i与
第二十四章
MATLAB优化算法案例分析与应用
第24章 基于引力搜索算法的函数优化分析
第二十四章
MATLAB优化算法案例分析与应用
万有引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）是由伊朗克曼大学的 Esmat Rashedi等人于2009年所提出的一种新的启发式优化算法，其源于对物理学中 的万有引力进行模拟产生的群体智能优化算法。万有引力搜索算法GSA的原理是通 过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体，物体间通过万有引力相互作用吸引，物
k k x t x j i t
第二十四章 24.1.5 位置更新
MATLAB优化算法案例分析与应用
Fi t a t M ii t
k k i
k k k v t 1 rand v t a i i i t i k k k x t 1 x t v i i t 1 i
平均适应度值
6 5 4 3 2 1 0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Iteration
图24- 4 平均适应度曲线
第二十四章
MATLAB优化算法案例分析与应用
F.0e-08 *
Columns 1 through 6
-0.0810 -0.0150 0.1210 0.0876 -0.0785 -0.0294
[Fbest,Lbest,BestChart,MeanChart]=GSA(F_index,N,max_it,ElitistCheck,min_fla g,Rpower); % 输出: % Fbest: 最优适应度值. % Lbest: 最优解向量 % BestChart: 适应度变化值. % MeanChart: 平均适应度变化值 Fbest, % 最优适应度值 Lbest, % 最优解
体的运行遵循动力学的规律。适度值较大的粒子其惯性质量越大，因此万有引力会
促使物体们朝着质量最大的物体移动，从而逐渐逼近求出优化问题的最优解。万有 引力搜索算法GSA具有较强的全局搜索能力与收敛速度。随着GSA理论研究的进展 ，其应用也越来越广泛，逐渐引起国内外学者的关注。但是万有引力搜索算法GSA 与其他全局算法一样，存在易陷入局部解，解精度不商等问题，有很多待改进之处 。本章将着重向广大编程爱好者介绍最基本的万有引力算法，各编程科研人员可以 基于本章算法加以改进并应用到实际案例中。
•24.4 万有引力算法函数优化分析与MATLAB实现
y xi2
i 1 30
100 xi 100
N=50; max_it=100; ElitistCheck=1; Rpower=1; min_flag=1; % 第1个方程 F_index=1;
% 粒子数量（智能个体） % 最大迭代次数 % ElitistCheck: 算法执行次数选择 % Rpower: 'R'的次方 % 1: 求函数最小值，0：求函数最大值 % 带求解函数选择
Columns 7 through 12 0.0923 -0.0287 0.0908 -0.1600 -0.0354 -0.0820
Columns 13 through 18
-0.0533 0.0712 0.0097 0.0078 -0.0691 0.0816
Columns 19 through 24 -0.0495 -0.0088 -0.0294 -0.0240 -0.0469 -0.1716 Columns 25 through 30 -0.1647 -0.0916 -0.0039 >> 0.1350 -0.1784 0.1004
适应值
24.1.4 引力计算
k ij
best t max fit t i1,2, , N worst t min fit t i1,2, , N
F t G t M pt t M aj t Rij t
第二十四章
MATLAB优化算法案例分析与应用
图24- 1 万有引力现象
第二十四章
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•24.1.3 惯性质量计算
fiti t worst t mi t best t worst t mi t M i t N m j t j 1
第二十四章
4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 x 10
4
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GSA
最优适应度值
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Iteration
图24- 3 最优适应度值曲线
第二十四章
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10 9 8 7
x 10
4
GSA
其他粒子的差分向量与惯性质量，以及随机向量跟距离的乘积之和。由于粒子间的
距离同样可由各向量之间的差分向量得到，因此，万有引力搜索算法GSA算法中实 际中有作用的参数为常量Go，变化量a，以及惯性质量M。
第二十四章
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•24.3 万有引力算法实现流程
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