智能优化算法：引力搜索算法

智能优化算法：引力搜索算法-附代码

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摘要：万 有 引 力 搜 索 算 法 (gravitational searchalgorithm，GSA) 由伊朗的 Esmat Rashedi 教授等人提出，该算法是基于牛顿万有引力定律的一种元启发式智能优化算法，能够用于解决优化问题。

1.算法原理

引力搜索算法利用物体间的万有引力定律搜索最优解，全局优化能力突出。设 维空间引力系统中有 个粒子，定义第 个粒子位置为 。其中:为第 个粒子在第 维中位置。GSA 算法流程见图 1。

图1 算法流程图

粒子 在 时刻质量 为:

式中:为在 时刻粒子的适应度函数值。

如求解适应度函数极小值，则

在第 维空间上，第 个粒子受第 个粒子作用力为:

式中: 为接近 0 的常量;为 时刻引力常数。

式中:; 为迭代次数。

在第 维空间上，第个粒子受其它粒子引力合力作用，用各粒子引力的随机加权和表示，即:

式中: 为范围在［0，1］间任意数。

基于牛顿第二定理，在第 维空间上粒子 在引力合力作用下加速度为:

在 中，粒子 更新在第维空间位置 及速度 以实现迭代过程，速度及位置更新式为:

2.算法结果

算法结果

3.参考文献

[1] Esmat R，Hossein N，Saeid S．GSA：A gravitational search algorithm[J]．Inform Sci，2009，179(13)：2232-2248．

[2] 刘永前, 徐强, Infield D , et al. 基于引力搜索神经网络的风电机组传动链故障识别[J]. 振动与冲击, 2015, 34(2):134-137.

4.Matlab代码

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